[发明专利]一种视频推荐系统中的隐私保护方法和视频推荐方法

摘要

本发明公开了一种视频推荐系统中的隐私保护方法和视频推荐方法，该隐私保护方法基于信息匿名化和差分隐私，实现了在视频推荐过程中对用户个人隐私的保护。每个请求视频推荐的用户需要生成一张用户信息表，同时在多个用户中随机选取一个用户作为用户代理，用户代理将收集到的每位用户匿名化后的信息表组合成一张推荐表，用户代理在将推荐表进行差分隐私处理后发送给服务器端，服务器端用推荐算法进行视频推荐后，将推荐结果返回给用户代理，最后用户代理将推荐结果发送给各个用户。该方法在不改变云端推荐算法的前提下解决了传统推荐算法难以实现对用户个人隐私进行有效保护的问题，同时提供了高质量的视频推荐服务。

主权项

1.一种基于差分隐私的视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化阶段：云服务器对拥有的所有视频资源进行类别划分，每个视频资源可以同时属于多个类别，并且有一个默认的评分，用户端类别和云服务器端中类别数量一致；(2)用户组选择阶段：云服务器设置一个时间阈值和用户组数量阈值来确定用户组中成员，当同时有多个用户发起视频推荐请求时，第一个用户的请求时间达到阈值或者用户数量达到阈值时，云服务器将停止增加本组成员；(3)用户历史信息提取阶段：当用户端发送视频推荐请求时，将用户最近的历史视频浏览信息按类别进行聚类，其中用户对每个视频的评分作为聚类的权重参数，若用户没有评分，则使用该视频的默认评分，然后生成一张一维的用户信息表；(4)用户信息匿名化阶段：用户随机选取一个ID，并在用户组中广播，若与其他用户ID冲突，则重新选择一个ID，然后将ID与用户信息表进行组合，(5)用户代理选取阶段：在用户组中选择一个用户作为用户代理，用户代理选择成功后广播自己的身份，用户组中的用户将自己组合ID后的信息表发送给用户代理，用户代理将用户组中的所有用户信息表组合成一张二维的推荐表；(6)差分隐私处理阶段：在推荐表中添加服从拉普拉斯分布的随机噪声，然后将扰动后的推荐表发送给云服务器；以及(7)视频推荐阶段：云服务器从用户代理接收到推荐表后，可以根据推荐表中每位用户信息进行推荐服务，生成的推荐结果同样是一张二维表，将推荐表中的用户ID与推荐结果表组合后返回给用户代理，用户代理接收到推荐结果后，将推荐结果根据用户ID广播给组中的成员。