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- [发明专利]基于生成模型的隐私保护跨域推荐方法-CN202310742959.1有效
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陈超超;廖馨婷;郑小林
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杭州金智塔科技有限公司
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2023-06-21
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2023-09-19
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G06F21/62
- 本申请提供基于生成模型的隐私保护跨域推荐方法，其中所述基于生成模型的隐私保护跨域推荐方法包括：获取源域预测数据和目标域训练数据，其中，所述源域预测数据通过将噪声数据输入生成模型生成得到；提取所述源域预测数据的特征向量，获得源域用户信息向量；提取所述目标域训练数据的特征向量，获得目标域用户信息向量和目标域项目信息向量；基于所述源域用户信息向量和所述目标域用户信息向量之间的跨域信息向量、以及所述目标域项目信息向量，训练推荐模型；通过生成模型获得的源域预测数据，并不会直接触及到源域中用户的原始信息，实现了对源域用户数据的隐私保护，又将源域的用户知识转移到目标域中，以提高目标域中推荐模型的推荐性能。
- 基于生成模型隐私保护推荐方法
- [发明专利]隐私数据处理系统以及方法-CN202310767247.5有效
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刘纪海;巫锡斌;陈超超;郑小林
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杭州金智塔科技有限公司
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2023-06-27
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2023-09-19
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H04L9/40
- 本说明书实施例提供隐私数据处理系统以及方法，其中所述隐私数据处理系统包括：数据查询方确定预设公开参数，并基于预设公开参数对查询元素集合进行编码，获得查询编码向量，根据预设公开参数计算第一伪随机相关向量，根据第一伪随机相关向量和查询编码向量计算中间向量，将中间向量发送至数据存储方；数据存储方根据预设公开参数计算第二伪随机相关向量，并根据中间向量和第二伪随机相关向量获得加密存储元素，基于加密存储元素对存储元素集合和存储数据集合进行编码，获得存储编码向量，并将存储编码向量发送至数据查询方；数据查询方基于第一伪随机相关向量获得加密查询元素，基于加密查询元素对存储编码向量进行解码，获得查询结果。
- 隐私数据处理系统以及方法
- [发明专利]多方隐私求交系统及方法-CN202310784203.3有效
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刘纪海;陈超超;郑小林
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杭州金智塔科技有限公司
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2023-06-29
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2023-09-19
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H04L9/08
- 本说明书提供多方隐私求交系统及方法，其中多方隐私求交系统包括m个参与方，该m个参与方包括一个中心方和m‑1个其他方；其他方基于预先定义的一轮密钥交换协议计算第一交换消息集合，并发送给中心方，然后基于第一密钥交换消息和其他方的盲化因子，计算第二密钥交换消息，并发送给中心方，其中，第一密钥交换消息为中心方基于一轮密钥交换协议计算并广播给各个其他方，盲化因子为其他方通过随机采样确定的随机参数；中心方根据第一交换消息集合计算第一协商密钥，并根据第二密钥交换消息获得加密盲化因子，根据加密盲化因子和第一协商密钥确定其他方的零共享集合，基于m‑1个其他方的零共享集合，确定m个参与方的交集元素。
- 多方隐私系统方法
- [发明专利]一种基于协同效应的隐私保护推荐技术-CN202310589622.1在审
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郑小林;王钟毓;王健鹏;童亦磊;吴越
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浙江大学
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2023-05-23
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2023-09-15
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G06F21/62
- 本申请公开了一种基于协同效应的隐私保护推荐技术，该技术包括：推荐列表形成模块和隐私保护模块，其中，所述推荐列表形成模块，用于形成具有可解释性的推荐列表；所述隐私保护模块，用于实现基于模型遗忘的隐私保护，推荐列表形成模块的具体流程为：S11：构建用户物品二分图；S12：计算协同效应；S13：邻居特征聚合；S14：物品推荐；隐私保护模块的具体流程为：S21：计算模型梯度；S22：模型遗忘。基于拓扑评估协同效应的强度，方法具有良好的推荐性能；能够根据用户要求，遗忘历史训练数据，满足用户隐私保护需求；具有良好的推荐效果，且其推荐结果具有可解释性，并能满足用户隐私保护需求，能够应用于对模型稳定和安全要求高的场景。
- 一种基于协同效应隐私保护推荐技术
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