[发明专利]一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201810973951.5 | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109033453B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 陈志立;乔明浩;仲红;张顺;崔杰 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥兴东知识产权代理有限公司 34148 | 代理人： | 胡东升 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐方法，包括：初始化阶段：收集所有用户对项目的评分信息，生成一个用户项目评分矩阵；聚类阶段：在得到的用户项目评分矩阵中，以单个用户为基础，对所有用户进行聚类操作，把所有用户分为k个类；生成推荐模型阶段：得到所有用户的聚类结果，然后在每个聚类中使用RMB算法生成各自的推荐模型；在线用户电影推荐阶段：用户登录系统，在推荐模型中选出评分高的且用户无观看记录的T个项目推送到用户界面。本发明还公开了一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐系统。本发明使用差分隐私技术中Laplace机制对聚类过程进行保护，再对每个聚类分别生成推荐模型，使得相同聚类用户的推荐结果更精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rbm 隐私 保护 电影 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐方法，其特征在于，该推荐方法包括以下流程：S1、初始化阶段：收集所有用户对项目的评分信息，生成一个用户项目评分矩阵；S2、聚类阶段：在得到的用户项目评分矩阵中，以单个用户为基础，对所有用户进行聚类操作，把所有用户分为k个类；S3、生成推荐模型阶段：得到所有用户的聚类结果，然后在每个聚类中使用RMB算法生成各自的推荐模型；S4、在线用户电影推荐阶段：用户登录系统，在推荐模型中选出评分高的且用户无观看记录的T个项目推送到用户界面。
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