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一种基于差分隐私的隐式反馈协同过滤推荐方法.pdf

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本发明涉及一种基于差分隐私的隐式反馈协同过滤推荐方法,属于计算机推荐系统领域和信息安全领域。该方法具体包括:将用户的隐式反馈数据转化成数值为0或1的隐式反馈矩阵;构造目标函数L(P,Q),交替最小二乘法求解L(P,Q),存储用户隐因子矩阵P;将求得的用户隐因子矩阵P代入目标函数L(P,Q),得到关于项目隐因子矩阵Q的目标函数L(Q),考虑每一个项目i∈I的目标函数L(qi),将目标函数L(qi)展开为多项式,降低目标函数的敏感度,使用少量Laplace噪声对目标函数进行扰动;对所有加噪的目标函数求解,得到加噪的项目隐因子向量聚合所有的得到矩阵本发明具有良好的隐私保护性和模型准确性。