[发明专利]基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法在审
| 申请号： | 202210972652.6 | 申请日： | 2022-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN115659000A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 王晓明;王茜娴;黄斌枘;戴明湛 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F21/60;G06N20/20 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄卫萍 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法，其中，项目包括电影、音乐、图书、商品。本发明首先研究设计了一个基于正交矩阵的相似度密文计算算法，该算法能密文计算用户需求和项目属性之间的相似度并且能减少计算开销。在基于正交矩阵的相似度密文计算算法的基础上，本发明还结合联邦学习框架构建了一个有效的推荐方法。该发明可以有效提高推荐的准确性，同时保护用户和推荐代理的隐私。此外，根据可靠性分数选择性能较好的代理参与联邦推荐，进一步提高推荐准确性。在已定义的威胁模型下，证明了该方法能够满足用户和代理的隐私要求。实验表明，与现有方案相比，本发明具有较佳的安全性、准确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 相似 度密文 计算 个性化 项目 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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