一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法 被引量：2

1

作者 李晓会 陈潮阳 +1 位作者 张兴 伊华伟 《现代电子技术》 2022年第4期83-88,共6页

推荐系统存在用户隐私安全性低、推荐服务质量差的问题。为此,文中提出一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法DPk⁃median。该算法针对推荐系统服务器中生成的推荐列表,首先利用k⁃median聚类算法将推荐数据中具有相同属性的数据进行聚类... 推荐系统存在用户隐私安全性低、推荐服务质量差的问题。为此,文中提出一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法DPk⁃median。该算法针对推荐系统服务器中生成的推荐列表,首先利用k⁃median聚类算法将推荐数据中具有相同属性的数据进行聚类;然后根据不同簇的风险级别,添加相应的拉普拉斯噪声机制,同一簇中的隐私预算参数是相同的,在保证隐私的前提下,可合理控制噪声的加入并提高噪声的利用率,保证推荐的质量损失减小,同时增加算法的执行效率。相关实验结果表明,与以往的基于差分隐私的个性化服务推荐系统相比,文中所提出的算法在保证系统安全性的同时,提高了服务推荐的质量和算法的执行效率。 展开更多

关键词 个性化服务推荐 差分隐私 数据聚类 拉普拉斯噪声机制 隐私预算 推荐服务质量 风险级别

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Twitter社交网络用户行为理解及个性化服务推荐算法研究 被引量：16

2

作者 于亚新 刘梦 张宏宇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1369-1380,共12页

随着社交网迅速发展,产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行为主题难于捕捉.此外,由于目前大多数用户行为理解相关研究工作缺少对行为要素间依赖关系的适度融合,因... 随着社交网迅速发展,产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行为主题难于捕捉.此外,由于目前大多数用户行为理解相关研究工作缺少对行为要素间依赖关系的适度融合,因而造成行为理解具有片面性.基于此,首先提出2种综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域的用户时间活动模型(user-time-activity model,UTAM)和用户时间区域模型(user-time-region model,UTRM),用于深刻理解用户行为规律;然后利用LDA(latent Dirichlet allocation)技术,抽取用户活动服务主题,提出活动服务主题模型(activity-to-service topic model,ASTM),用于挖掘活动和服务间的对应关系;最后将服务地点属性内耦合性纳入考虑,提出了基于耦合和距离的矩阵分解(matrix factorization based on couple&distance,MFCD)算法,用于提高推荐质量.为验证所提模型和算法的有效性,在真实Twitter数据集上进行了扩展性实验,结果表明:所提模型对提高个性化服务推荐质量是有效的,MFCD算法对于用户的行为理解效果也优于传统矩阵分解算法. 展开更多

关键词 行为理解 主题模型 个性化服务推荐 矩阵分解 非独立同分布 耦合相似性

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基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务 被引量：20

3

作者 李煊 汪晓岩 庄镇泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第11期200-204,229,共6页

为了解决WWW上的“信息过载”和“资源迷向”问题,该文提出了基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务。个性化智能推荐服务系统包括两个主要部分:离线部分和在线部分,在离线方式下,执行对WEB服务器的访问log文件的分析挖掘,获取用户事务... 为了解决WWW上的“信息过载”和“资源迷向”问题,该文提出了基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务。个性化智能推荐服务系统包括两个主要部分:离线部分和在线部分,在离线方式下,执行对WEB服务器的访问log文件的分析挖掘,获取用户事务模式,再采用支持度过滤方法获取频繁的用户事务模式,然后,生成聚集树。在在线方式下,针对当前滑窗的用户访问操作路径,采用基于聚集树的关联规则挖掘,获取匹配当前滑窗的用户访问操作路径的关联规则集,生成推荐的候选集。实现在线个性化智能推荐服务。试验结果显示,该文提出的方法是有效的和可行的。 展开更多

关键词 关联规则 个性化智能推荐服务 用户事务 数据挖掘 WWW 信息检索 INTERNET

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企业知识发现中的个性化Web推荐服务研究 被引量：7

4

作者 李勇 苏新宁 +3 位作者 邓三鸿 任皓 周军 孔敏 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2003年第3期347-353,共7页

本文主要论述企业知识发现中基于个性化服务的We b推荐构成,提出了基于个性化技术构建用户兴趣模型的算法.文章根据用户有无介入兴趣模型构建的学习过程区分n元预测模型、用户兴趣关联规则库及利用用户兴趣词典进行W eb页面请求预... 本文主要论述企业知识发现中基于个性化服务的We b推荐构成,提出了基于个性化技术构建用户兴趣模型的算法.文章根据用户有无介入兴趣模型构建的学习过程区分n元预测模型、用户兴趣关联规则库及利用用户兴趣词典进行W eb页面请求预测的算法.最后介绍了Agent 技术在企业个性化Web推荐系统中的应用. 展开更多

关键词 企业 知识发现 个性化Web推荐服务 数据挖掘 机器学习 用户兴趣模型

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基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务 被引量：10

5

作者 汪晓岩 胡庆生 庄镇泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第7期79-83,86,共6页

1概述 随着WWW上的信息的爆炸性增长,用户的"信息过载"和"资源迷向"问题越来越突出.为了解决用户的信息过载和资源迷向问题,人们发展了许多智能推荐服务系统以及相关技术,帮助用户在WWW上快速定位、检索感兴趣的信息.

关键词 关联规则 数据挖掘 WWW 个性化智能推荐服务 INTERNET 信息检索系统

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大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向探析 被引量：31

6

作者 王茜 钱力 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2014年第8期150-154,共5页

在以博客、社交网络、云计算、物联网等信息发布方式和技术为载体的大数据时代,数据具有异构复杂、增长剧烈的特征,用户对信息的个性化、知识化、专业化、智能化的需求,给商务网站个性化推荐服务带来极大挑战。从梳理大数据和个性化推... 在以博客、社交网络、云计算、物联网等信息发布方式和技术为载体的大数据时代,数据具有异构复杂、增长剧烈的特征,用户对信息的个性化、知识化、专业化、智能化的需求,给商务网站个性化推荐服务带来极大挑战。从梳理大数据和个性化推荐服务内涵入手,本文分析了大数据背景下商务网站个性化推荐服务所呈现的新特征和面临的挑战,从精准深度挖掘、数据关联、个性化决策、知识化平台等视角,探讨了大数据背景下商务网站个性化推荐服务的发展方向。 展开更多

关键词 大数据 商务网站 个性化推荐服务 语义网 知识组织

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OHR:一种基于本体的个性化混合服务推荐模型

7

作者 潘拓宇 朱珍民 +2 位作者 滕吉 叶剑 曾庆峰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期84-90,共7页

随着网络信息量的日益增加,为用户提供个性化服务是一种趋势。该文通过建立一个通用的服务本体模型,将项目集合划分到多个服务子类中,经过概率计算得到用户的兴趣分布,并在此基础上提出了一个结合内容过滤和项目协同过滤的个性化混合服... 随着网络信息量的日益增加,为用户提供个性化服务是一种趋势。该文通过建立一个通用的服务本体模型,将项目集合划分到多个服务子类中,经过概率计算得到用户的兴趣分布,并在此基础上提出了一个结合内容过滤和项目协同过滤的个性化混合服务推荐模型(OHR)。实验结果表明了该模型在服务推荐上具有较高的准确率和发现用户新兴趣的能力。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 服务本体 混合个性化服务推荐模型 项目协同过滤 概率计算

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基于云‒端融合的个性化推荐服务系统 被引量：2

8

作者 韩佳良 韩宇栋 +2 位作者 刘譞哲 赵耀帅 冯迪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期3506-3512,共7页

主流个性化推荐服务系统通常利用部署在云端的模型进行推荐,因此需要将用户交互行为等隐私数据上传到云端,这会造成隐私泄露的隐患。为了保护用户隐私,可以在客户端处理用户敏感数据,然而,客户端存在通信瓶颈和计算资源瓶颈。针对上述挑... 主流个性化推荐服务系统通常利用部署在云端的模型进行推荐,因此需要将用户交互行为等隐私数据上传到云端,这会造成隐私泄露的隐患。为了保护用户隐私,可以在客户端处理用户敏感数据,然而,客户端存在通信瓶颈和计算资源瓶颈。针对上述挑战,设计了一个基于云‒端融合的个性化推荐服务系统。该系统将传统的云端推荐模型拆分成用户表征模型和排序模型,在云端预训练用户表征模型后,将其部署到客户端,排序模型则部署到云端;同时,采用小规模的循环神经网络(RNN)抽取用户交互日志中的时序信息来训练用户表征,并通过Lasso算法对用户表征进行压缩,从而在降低云端和客户端之间的通信量以及客户端的计算开销的同时防止推荐准确率的下跌。基于RecSys Challenge 2015数据集进行了实验,结果表明,所设计系统的推荐准确率和GRU4REC模型相当,而压缩后的用户表征体积仅为压缩前的34.8%,计算开销较低。 展开更多

关键词 个性化推荐服务系统 云‒端融合 用户表征模型 隐私保护 循环神经网络

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融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究 被引量：2

9

作者 陈氢 冯进杰 《现代情报》 CSSCI 2019年第10期24-31,共8页

[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地... [目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。 展开更多

关键词 地理标签数据 DBSCAN聚类 旅游 个性化服务推荐

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基于项目属性的用户聚类协同过滤推荐算法 被引量：28

10

作者 黄国言 李有超 +1 位作者 高建培 常旭亮 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期1038-1041,共4页

协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度。通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价... 协同过滤推荐算法是个性化推荐服务系统的关键技术,由于项目空间上用户评分数据的极端稀疏性,传统推荐系统中的用户相似度量算法开销较大并且无法保证项目推荐精度。通过对共同感兴趣的项目属性的相似用户进行聚类,构建了不同项目评价的用户相似性,设计了一种优化的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该算法能够有效避免由于数据稀疏性带来的弊端,提高了系统的推荐质量。 展开更多

关键词 协同过滤 个性化推荐服务 推荐系统 项目属性 用户聚类

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基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型 被引量：17

11

作者 李峰 裴军 游之洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期76-79,100,共5页

针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型。并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型和固定比例模型,做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其... 针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型。并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型和固定比例模型,做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其他三个模型。 展开更多

关键词 个性化推荐服务 用户兴趣模型 VSM

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