基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数（BC）的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.     

HART智能仪表远程管理在SUPMAX500中的实现

介绍了如何在国产集散控制系统SUPMAX500中实现对现场HART智能仪表进行远程管理的软、硬件设计。     

满足差分隐私保护的矩阵分解推荐算法

协同过滤推荐算法在工作过程中需要分析和使用大量的用户数据,存在个人隐私泄露的安全隐患。现有的大多数在推荐系统中实施隐私保护的方法,容易引入过大噪声,导致推荐质量下降。针对此问题,该文提出一种满足差分隐私保护的矩阵分解推荐算法。该算法首先将矩阵分解问题转化为两个交替进行的用户隐因子和项目隐因子优化问题,然后采用遗传算法对这两个优化问题进行求解。将增强指数机制融入到遗传算法的个体选择中,并基于寻找重要隐因子的思想设计了遗传算法的变异过程。理论分析和实验结果显示,该算法可以为用户数据提供良好的差分隐私保护,同时有效保证了推荐的准确性,在推荐系统中具有良好的应用价值。