| 基于密文的去中心化兴趣点推荐研究 |
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| 引用本文： | 张亚男,刘安,彭佳,张益凡. 基于密文的去中心化兴趣点推荐研究[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(11): 322-330,337. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.11.051 |
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| 作者姓名： | 张亚男 刘安 彭佳 张益凡 |
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| 作者单位： | 苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006 |
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| 基金项目： | 江苏高校优势学科建设工程项目 |
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| 摘 要： | ![]()
针对集中式矩阵分解模型在进行兴趣点推荐时存在的内存需求多、计算成本高、隐私泄露风险大等问题,提出基于密文的去中心化推荐模型CDMF.比起统一收集处理所有数据的传统矩阵分解推荐方法,CDMF保持用户的数据在个人终端,以防出现大规模的集中计算;结合随机游走和Paillier加密算法实现基于密文的去中心化推荐;为了提高算法的时间性能,CDMF进一步引入个人兴趣点集合.在Foursquare和Gowalla真实数据集上进行实验,实验结果从精确率、召回率及时间性能三方面证明了CDMF的有效性.该方法在保护隐私的同时,相比经典矩阵分解模型其精确率和召回率分别提高1百分点和9百分点.
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| 关 键 词： | 兴趣点推荐 去中心化矩阵分解 Paillier加密 随机游走 |
DECENTRALIZED MATRIX FACTORIZATION FOR POI RECOMMENDATION BASED ON CIPHERTEXT |
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| Zhang Ya'nan,Liu An,Peng Jia,Zhang Yifan. DECENTRALIZED MATRIX FACTORIZATION FOR POI RECOMMENDATION BASED ON CIPHERTEXT[J]. Computer Applications and Software, 2021, 38(11): 322-330,337. DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2021.11.051 |
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| Authors: | Zhang Ya'nan Liu An Peng Jia Zhang Yifan |
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| Abstract: | ![]()
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