基于差分隐私保护的高性能协同过滤推荐方案的任务书.docx

基于差分隐私保护的高性能协同过滤推荐方案的任务书
任务书
题目：基于差分隐私保护的高性能协同过滤推荐方案
委托人：某IT公司
任务背景：
在当今互联网时代，为用户提供优质的推荐服务已经成为了互联网企业核心的竞争力之一。协同过滤推荐算法是一种基于用户历史行为数据的推荐算法，具有精度高、易于实现等优点。然而由于用户行为数据涉及到隐私信息，如何在保护用户隐私的前提下提高推荐系统的效率和精度已经成为了一个研究热点。
任务目标：
本次任务旨在研究一种基于差分隐私保护的高性能协同过滤推荐方案。具体任务目标如下：
1.深入学习《差分隐私》相关知识，掌握其数学原理。
2.对当前协同过滤推荐算法的实现进行研究，分析其存在的问题，提出优化方案。
3.结合差分隐私的原理，对优化后的协同过滤推荐算法进行扩展，提出差分隐私保护方案。
4.在开放数据集上验证方案的可行性，评估方案的性能和准确度。
5.撰写实验报告，详细说明方案实现的设计思路、主要技术难点及其解决方案，实验结果分析等。
任务计划：
1.第1-2周：学习《差分隐私》相关知识，了解当前协同过滤推荐算法的实现及其存在的问题。
2.第3-4周：提出优化方案并进行实验验证，对实验结果进行分析。
3.第5-6周：结合差分隐私的原理，提出差分隐私保护方案，进行实验验证。
4.第7-8周：对差分隐私保护方案进行性能和准确度评估，并对实验结果进行分析。
5.第9-10周：撰写实验报告，对方案实现进行详细描述，包括设计思路、主要技术难点及其解决方案，实验结果分析等。
任务要求：
1.具有较强的代码实现能力，熟练掌握编程语言Java、Python等。
2.具有较好的数学基础，熟悉概率论、线性代数等相关知识。
3.较好的英文阅读能力，能够阅读相关技术论文。
4.团队合作能力强，能够协作完成任务。
5.具备一定的文字表达能力，撰写实验报告时要注重清晰、简洁、准确。
预期成果：
1.基于差分隐私保护的高性能协同过滤推荐方案。
2.实验报告一份，详细描述方案实现的设计思路、主要技术难点及其解决方案，实验结果分析等。
3.实验代码一份，包括优化后的协同过滤推荐算法和差分隐私保护方案的实现代码。
4.实验数据集一份，包括开放数据集和实验结果。
任务奖金：10000元
任务执行周期：10周
任务执行地点：线上
任务联系人：XX
参考文献：
1.McSherryD.Privacyintegratedqueries:anextensibleplatformforprivacy-preservingdataanalysis[J].ACMSIGMODRecord,2009,38(1):19-30.
2.DworkC.Differentialprivacy[J].InternationalColloquiumonAutomata,Languages,andProgramming,2006:1-12.
3.SalakhutdinovR,MnihA,HintonG.RestrictedBoltzmannmachinesforcollaborativefiltering[C]//Proceedingsofthe24thinternationalconferenceonMachinelearning.ACM,2007:791-798.
4.KorenY.Collaborativefilteringwithtemporaldynamics[C]//Proceedingsofthe15thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2009:447-456.