基于差分隐私的广告推荐算法 |
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作者姓名: | 田蕾 葛丽娜 |
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作者单位: | 1. 广西民族大学电子信息学院;2. 广西民族大学网络通信工程重点实验室;3. 广西民族大学人工智能学院;4. 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室(广西民族大学) |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61862007)~~; |
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摘 要: | 随着移动互联网行业进入快速发展阶段,用户数据以及浏览数据大幅增加,所以准确把握用户潜在需求和提高广告推荐效果显得极其重要。DeepFM模型作为目前较为先进的推荐方法,可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征,但模型没有对数据进行防护。为了在DeepFM模型中实现隐私保护,提出一种基于差分隐私的DeepFM模型——DP-DeepFM,在模型训练过程中将高斯噪声加入Adam优化算法中,并进行梯度裁剪,防止加入噪声过大引发模型性能下降。在广告Criteo数据集上的实验结果表明,与DeepFM相比,DP-DeepFM的准确率仅下降了0.44个百分点,但它能提供差分隐私保护,更具安全性。
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关 键 词: | 差分隐私 推荐算法 梯度下降 深度学习 Adam优化算法 |
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