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基于差分隐私的协同过滤推荐算法研究的任务书
一、选题背景
目前，各种企业和网站采集和处理了大量用户数据，这些数据包括用户购买、搜索、浏览等活动行为，这些数据被广泛应用于个性化推荐、广告投放、用户画像等领域。然而，这些数据搜集所涉及到的隐私问题一直存在，以至于用户对此的关注越来越高。如果这些数据被恶意方盗取，会造成严重的隐私和安全问题。因此，隐私保护在数据搜集和处理中变得越来越重要。而差分隐私作为解决隐私问题的有效手段之一，因其在隐私保护上的特性已经被广泛接受。
在推荐系统中，协同过滤算法因其较高的准确性和广泛的适用性而受到广泛关注。但是，在使用协同过滤推荐算法时，用户数据的隐私问题也是必须考虑的。因此，如何保护用户隐私的协同过滤推荐算法是推荐系统领域中一个重要的研究领域。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于差分隐私的协同过滤推荐算法，并研究其在不同数据集上的推荐性能和隐私保护效果。具体包括以下几个目标：
1、研究差分隐私的基本概念、定义和特性，掌握其在数据处理中的应用方法和一般过程；
2、研究协同过滤推荐算法的基本原理、流程和常用算法，了解其常见的优化策略和性能评估方法；
3、针对协同过滤算法中用户数据隐私保护的问题，提出一种基于差分隐私的协同过滤推荐算法，并研究其性能和隐私保护效果；
4、利用公开的数据集和实验环境，对本文提出的差分隐私协同过滤推荐算法在不同数据集上的推荐精度和隐私保护效果进行实验分析，与已有算法做性能对比分析。
三、研究内容
本研究的主要内容包括：差分隐私基础知识和协同过滤推荐算法基础知识、差分隐私的协同过滤推荐算法设计、差分隐私协同过滤推荐算法实验结果分析及优化。
1、差分隐私基础知识和协同过滤推荐算法基础知识
在本部分，首先介绍差分隐私的基础知识，包括差分隐私的定义、特性以及常用的差分隐私算法。然后介绍协同过滤推荐算法的基础知识，包括推荐算法的概述、原理和常用算法等。
2、差分隐私的协同过滤推荐算法设计
在本部分，我们将提出一种基于差分隐私的协同过滤推荐算法，并对其进行详细介绍。具体包括建立差分隐私保护模型、设计推荐算法流程、推荐算法的性能评估和优化。
3、差分隐私协同过滤推荐算法实验结果分析及优化
我们将在公开的数据集和实验环境中对本文提出的基于差分隐私的协同过滤推荐算法进行实验验证，并与已有算法做性能对比分析。我们将对实验数据进行分析和优化，提高该算法的性能。
四、研究方法
1、梳理文献
通过查询目前已有的文献，明确本文的研究方向和研究目标，掌握相关领域的研究进展并挖掘问题点。
2、建立差分隐私保护模型
在定义隐私模型的基础上，根据应用的场景，确定差分隐私的参数和保护强度，建立差分隐私保护模型。
3、设计隐私保护的协同过滤推荐算法
基于建立的差分隐私保护模型，结合协同过滤算法的特性，设计并实现差分隐私的协同过滤推荐算法。
4、对比实验结果
利用公开数据集和实验环境，对本研究提出的算法、已有的差分隐私推荐算法、协同过滤推荐算法中的某些算法等进行性能对比实验，分析提出算法的优劣。
5、结果分析和优化
对实验结果进行分析，对提出算法进行分析和优化，进一步提升算法的性能。
五、论文结构
本文的主要内容包括：中文摘要、英文摘要、前言、相关研究综述、差分隐私和协同过滤推荐算法基础知识、差分隐私的协同过滤推荐算法、实验分析及优化、总结与展望、参考文献等部分。
六、预期成果
1、提供一种基于差分隐私的协同过滤推荐算法的框架和设计，为用户的隐私安全提供保障，同时保持推荐准确性。
2、基于公开数据集和实验环境进行性能对比实验，展示差分隐私协同过滤推荐算法的实际表现和优势。
3、提出优化策略，并对算法进行实验调优，提升差分隐私协同过滤推荐算法的性能和效果。
七、进度安排
阶段|内容|时间要求
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1|文献梳理和相关研究综述|2周
2|建立差分隐私保护模型，设计算法|4周
3|基于公开数据集和实验环境分析和优化算法|6周
4|写作论文、修订|4周
八、参考文献
1.DworkC.Differentialprivacy.Icsi,Tech.Rep,2013.
2.MonteleoniC,Doshi-VelezF,Guild-PetersenA.Privacypreservingmachinelearning.Springer,US,2015.
3.YangJ,LeskovecJ.Overlappingcommunitydetectionatscale:Anon-negativematrixfactorizationapproach[J].ACMtransactionsonknowledgediscoveryfromdata(TKDD),2013