[发明专利]一种以用户为中心的个性化推荐隐私保护方法及系统有效
| 申请号： | 202010674632.1 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN112035755B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 高能;张逸飞;屠晨阳;彭佳;李敏;单亦伟 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 余功勋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种以用户为中心的差分隐私个性化推荐方法及系统：生成m个哈希函数，并发送至任一用户侧，用户侧通过用户与本地物品集合的历史交互记录，构造一n维的第一用户表示向量；接收用户侧发送的m维第二用户表示向量，所述第二用户表示向量依据m个哈希函数由第一用户表示向量转换；计算若干待预测物品的待预测物品表示向量，将所述第二表示向量与一待预测物品表示向量逐组地输入一神经协同过滤学生模型，得到该用户对各待预测物品的评分，并根据所述评分进行物品推荐。本发明避免服务方或可信第三方在集中对原始数据进行隐私化处理时的隐私泄露隐患，能够为未出现在训练集中的用户提供推荐，使用户避免向服务方发送唯一标识来获取推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 中心 个性化 推荐 隐私 保护 方法 系统 | ||
【主权项】：
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