[发明专利]一种基于隐私保护的数字出版物畅销度预测方法

说明书

本发明涉及一种基于隐私保护的数字出版物畅销度预测方法，所述方法涉及到的系统包括两个部分：数字出版服务平台和服务请求者，服务请求者通常为书店、出版社、图书电商平台等，数字出版服务平台包括以下实体：平台读者、边缘服务器和平台服务器。服务请求者可以根据平台提供的统计分析结果获得图书畅销排行榜、新书畅销程度预测、某位作家作品受欢迎程度分析等服务，以便指导自己下一步的出版或商业计划。本发明提出的系统和方法在不泄漏服务请求者隐私，即请求者的统计偏好和读者隐私，即读者的阅读信息的情况下，获得图书畅销排行榜、新书畅销程度预测以及某位作家作品受欢迎程度。

技术领域

本发明涉及信息安全领域，特别是涉及一种基于隐私保护的数字出版物畅销度预测方法。

背景技术

充分挖掘和利用海量读者阅读数据所蕴含的价值，为数字图书商务网站、出版商、书店等出版企业提供在经营、出版、销售等方面决策上的帮助，是大数据在数字出版领域的一种应用，具有非常重要的实际价值。同时，大数据时代隐私问题越发凸显和受到关注。个体隐私得不到很好的保护势必会影响大数据相关应用的使用和推广。读者阅读的信息蕴含着大量关于读者的隐私信息，如年龄、爱好、性格等。数字图书商务网站、出版商、书店等出版企业提出的服务需求也蕴含着企业投资偏好、出版偏好、未来营销倾向等商业敏感信息。因此，如何在不泄漏读者隐私信息和数字图书商务网站、出版商、书店等出版企业隐私信息情况下实现对海量读者阅读数据进行与出版企业服务需求相匹配的统计分析是一个非常具有应用价值的重要课题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于隐私保护的数字出版物畅销度预测方法，在不泄漏服务请求者隐私(即请求者的统计偏好)和读者隐私(即读者的阅读信息)的情况下获得图书畅销排行榜、新书畅销程度预测、某位作家作品受欢迎程度分析等服务。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于隐私保护的数字出版物畅销度预测方法，所述方法包括：

S1：对系统进行初始化；所述系统包括：数字出版服务平台和多个服务请求者User；所述数字出版服务平台包括：平台服务器PS、多个边缘设备ES以及海量读者Reader；

S2：User明确本次统计分析的目标类别OCName的值，生成对应的统计偏好{ISBN₁,ISBN₂,…,ISBN_V}；

S3：User生成一个长度为L的向量BF，并初始化为0，即BF[1]＝BF[2]＝...＝BF[L]＝0，同时生成K个哈希函数H₁,H₂,…,H_K，其中H_k:任意长度字符串→[1…L]，k＝1,2,…,K；

S4：User根据统计偏好{ISBN₁,ISBN₂,…,ISBN_V}利用K个哈希函数设置向量BF：BF[H_k(ISBN_v)]＝1，其中k＝1,2,…,K，v＝1,2,…,V；

S5：User收集步骤S4中BF中值为1的所有位置信息得到一个位置集合Los；

S6：User从{1,2,…,L}/Los中随机选择K/2个位置，将随机选择的位置并入到所述集合Los中得到过滤位置集合FLos；

S7：User利用超递增序列{b₁＝1,b₂,b₃,…}将所述集合FLos中的位置信息封装为一个整数，用符号B表示所述整数；

S8：User利用平台服务器的公钥和加密算法E加密整数B和目标类别名称OCName得到密文C₁＝E(pk_PS,B)和C₂＝E(pk_PS,OCName)；