[发明专利]基于个性化差分隐私的手机银行理财产品推荐方法和装置

权利要求书

1.一种基于个性化差分隐私的手机银行理财产品推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户在手机银行上购买理财产品的历史行为信息，确定评分矩阵；

对评分矩阵进行预处理，加入个性化的高斯噪声扰动，确定预处理后的评分矩阵；

计算预处理后的评分矩阵的用户相似度矩阵，确定用户因子矩阵；

对预处理后的评分矩阵进行评分预测，加入剩余隐私预算的高斯噪声扰动，确定项目因子矩阵；所述个性化的高斯噪声扰动与剩余隐私预算的高斯噪声扰动构成隐私预算池；

根据用户因子矩阵和项目因子矩阵，确定推荐理财产品集合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对评分矩阵进行预处理，加入个性化的高斯噪声扰动，确定预处理后的评分矩阵，包括：

对评分矩阵进行预处理，根据用户在手机银行预先选择的隐私预算确定个性化的高斯噪声扰动；

将个性化的高斯噪声扰动加入评分矩阵进行扰动处理，通过个性化差分隐私算法向模型更新信息中添加不同程度的高斯噪声，获取更新后的模型更新信息，确定预处理后的评分矩阵。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算预处理后的评分矩阵的用户相似度矩阵，确定用户因子矩阵，包括：

计算预处理后的评分矩阵的用户相似度矩阵，获得多个用户相似度矩阵；

对多个用户相似度矩阵按照相似度从高到低进行排序，确定用户相似度矩阵列表；

在用户相似度矩阵列表中从相似度最高的用户相似度矩阵开始，取预设数量的用户相似度矩阵，构成用户因子矩阵。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对预处理后的评分矩阵进行评分预测，加入剩余隐私预算的高斯噪声扰动，确定项目因子矩阵，包括：

获取隐私预算池中除去个性化的高斯噪声扰动后剩余隐私预算的高斯噪声扰动；

对预处理后的评分矩阵进行评分预测，加入剩余隐私预算的高斯噪声扰动进行扰动处理，确定项目因子矩阵。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户因子矩阵和项目因子矩阵，确定推荐理财产品集合，包括：

利用用户因子矩阵和项目因子矩阵拟合预测评分矩阵，获取每个理财产品的评分；

将全部理财产品按照评分从高到低进行排序，确定理财产品评分表；

在理财产品评分表中从评分最高的理财产品开始，取预设数量的理财产品，构成推荐理财产品集合。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将推荐理财产品集合显示在手机银行上以供用户选择购买。

7.一种基于个性化差分隐私的手机银行理财产品推荐装置，其特征在于，包括：

评分矩阵确定模块，用于获取用户在手机银行上购买理财产品的历史行为信息，确定评分矩阵；

预处理模块，用于对评分矩阵进行预处理，加入个性化的高斯噪声扰动，确定预处理后的评分矩阵；

用户因子矩阵确定模块，用于计算预处理后的评分矩阵的用户相似度矩阵，确定用户因子矩阵；

项目因子矩阵确定模块，用于对预处理后的评分矩阵进行评分预测，加入剩余隐私预算的高斯噪声扰动，确定项目因子矩阵；所述个性化的高斯噪声扰动与剩余隐私预算的高斯噪声扰动构成隐私预算池；

推荐理财产品集合确定模块，用于根据用户因子矩阵和项目因子矩阵，确定推荐理财产品集合。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，预处理模块，具体用于：

对评分矩阵进行预处理，根据用户在手机银行预先选择的隐私预算确定个性化的高斯噪声扰动；

将个性化的高斯噪声扰动加入评分矩阵进行扰动处理，通过个性化差分隐私算法向模型更新信息中添加不同程度的高斯噪声，获取更新后的模型更新信息，确定预处理后的评分矩阵。