基于变权的隐私保护协同过滤推荐技术研究的任务书.docx

基于变权的隐私保护协同过滤推荐技术研究的任务书
任务书
题目：基于变权的隐私保护协同过滤推荐技术研究
背景：
协同过滤推荐技术已经成为了当前推荐系统中应用最广泛的一种技术，其核心思想是基于用户历史行为数据，如浏览、购买、评价等，寻找与其行为相似的其他用户或商品，从而为用户生成个性化的推荐结果。然而，在协同过滤推荐系统中，由用户历史行为数据生成的推荐结果可能会泄露用户的个人隐私信息，例如用户所在的地区、消费习惯、爱好偏好等。
为了解决这个问题，隐私保护的协同过滤推荐技术应运而生。在保障用户个人隐私信息的基础上，仍然能够为用户提供个性化的推荐结果。其中，基于变权的协同过滤推荐技术已经被证明是一种有效的隐私保护方法。
任务描述：
本次研究任务的主要目标是探讨基于变权的隐私保护协同过滤推荐技术，并设计实现一个具有隐私保护功能的协同过滤推荐系统。
具体任务如下：
1.对基于变权的协同过滤推荐技术进行深入分析，深入研究其原理和实现方法，探讨其对个性化推荐的影响。
2.在此基础上，提出一种适合于隐私保护的基于变权的协同过滤推荐算法，并进行数据仿真验证，通过评价指标比较其与传统协同过滤推荐算法的效果。
3.基于所提出的基于变权的协同过滤推荐算法，设计实现一个具有隐私保护功能的推荐系统，可以对用户隐私进行保护的同时，为用户提供个性化的推荐结果。
4.采用真实淘宝、京东等电商网站的用户历史行为数据，对设计实现的系统进行评估和测试。
5.撰写研究报告，系统总结和评价所研究的算法和系统，探究其未来的发展趋势和应用前景。
任务要求：
1.熟悉各类协同过滤推荐算法以及常用的隐私保护技术。
2.对于基于变权的协同过滤推荐技术有较为深入的研究和了解，并能够通过数据仿真分析比较其效果。
3.掌握基本的数据处理和数据分析技能，熟练掌握Python、Matlab等相关工具和编程语言，能够独立完成算法的实现和系统的设计开发。
4.具有良好的英文文献阅读能力、文本整理和出版撰写能力。
5.按期完成各项研究任务，并按要求提交研究报告和相关实现代码等资料。
参考文献：
[1]ChenQ,LiH,ZhangY,etal.Privacypreservingcollaborativefilteringviatensordecomposition[J].ScientificProgramming,2018.
[2]GuoH,ZhangY,ChenX,etal.AnImprovedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmbasedonPrivacyProtection[J].InternationalJournalofAdvancedComputerScienceandApplications,2018.
[3]YuanY,WuX,WangK,etal.Anoveldistrustcollaborativefilteringrecommendationalgorithmwithprivacyprotection[J].FutureGenerationComputerSystems,2019.
[4]ZhengL,WangX,JinH,etal.ImprovedCollaborativeFilteringAlgorithmwithPrivacyPreservationinSocialNetworks.JournalofConvergenceInformationTechnology,2014.
[5]YangP,ChenY,DuanZ,etal.AnEfficientMatrixFactorization-BasedRecommendationMethodforPrivacy-PreservingMobileApplications[J].IEEETransactionsonSystems,2020.