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基于信息差分保护的邻域推荐方法
被引量：
4
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作者
马彪
李千目
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2019年第4期439-445,共7页
为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、...
为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、邻居选择、相似度计算等多环节设计,给出了一种基于差分隐私保护的邻域推荐算法.将平均值预测(IA)、基本的基于邻域推荐算法(BasicKNN)、带偏置项的基于邻域推荐算法(BiasedKNN)、隐私保护预处理邻域推荐算法(PPKNN)进行了试验对比.结果表明,文中提出的差分隐私保护协同过滤算法能够在保证差分隐私保护的前提下取得较好推荐准确度,且在略牺牲隐私保护效果的情况下,可获得更好的推荐效果.
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关键词
差分隐私
协同过滤
推荐
系统
偏置项优化
邻域推荐
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职称材料
利用最近邻域推荐且结合情境感知的个性化推荐算法
被引量：
3
2
作者
张宏丽
白翔宇
李改梅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期235-240,共6页
针对传统情境感知推荐算法推荐精确度低和适用环境受限等问题,提出了一种可行的解决方案。该方案可以根据检测到的情境信息找到相关的媒体内容,比仅依赖特征提取的方案更有效。首先,利用情境数据和搜索信息来识别所选项的情境与特定情...
针对传统情境感知推荐算法推荐精确度低和适用环境受限等问题,提出了一种可行的解决方案。该方案可以根据检测到的情境信息找到相关的媒体内容,比仅依赖特征提取的方案更有效。首先,利用情境数据和搜索信息来识别所选项的情境与特定情境中用户的兴趣度之间的隐藏关系,并构建未知排名的推荐模型。然后,通过使用给定的情境列表来计算用户对项目的预期排名分数,从而进行情境感知评级。根据用户的情境参与选择新项目,从而使检测到的情境有助于促进对相关项目的搜索。进一步使用优化函数来最大化结果推荐的平均精度(MAP)。实验结果表明,与目前较为先进的两种算法相比,提出的方法表现出了比传统协同过滤算法更好的性能,且分别使平均绝对误差值降低了1.8%和1.2%,在推荐精确度和召回率方面也均优于两种对比方法。
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关键词
个性化
推荐
算法
最近
邻域推荐
隐式兴趣度
情境感知
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职称材料
题名
基于信息差分保护的邻域推荐方法
被引量：
4
1
作者
马彪
李千目
机构
南京理工大学经济管理学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2019年第4期439-445,共7页
基金
中央财政高校自主科研项目(30918012204)
江苏省重大研发计划社会发展类项目(BE2017739)
上海航天创新基金资助项目(SAST2018-103)
文摘
为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、邻居选择、相似度计算等多环节设计,给出了一种基于差分隐私保护的邻域推荐算法.将平均值预测(IA)、基本的基于邻域推荐算法(BasicKNN)、带偏置项的基于邻域推荐算法(BiasedKNN)、隐私保护预处理邻域推荐算法(PPKNN)进行了试验对比.结果表明,文中提出的差分隐私保护协同过滤算法能够在保证差分隐私保护的前提下取得较好推荐准确度,且在略牺牲隐私保护效果的情况下,可获得更好的推荐效果.
关键词
差分隐私
协同过滤
推荐
系统
偏置项优化
邻域推荐
Keywords
differential privacy
collaborative filtering
recommender system
bias term optimization
neighborhood recommendation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
利用最近邻域推荐且结合情境感知的个性化推荐算法
被引量：
3
2
作者
张宏丽
白翔宇
李改梅
机构
内蒙古师范大学教育信息技术学院
内蒙古大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第4期235-240,共6页
基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2015MS0634)
内蒙古自治区高等学校科学技术项目(NJZY033)资助
文摘
针对传统情境感知推荐算法推荐精确度低和适用环境受限等问题,提出了一种可行的解决方案。该方案可以根据检测到的情境信息找到相关的媒体内容,比仅依赖特征提取的方案更有效。首先,利用情境数据和搜索信息来识别所选项的情境与特定情境中用户的兴趣度之间的隐藏关系,并构建未知排名的推荐模型。然后,通过使用给定的情境列表来计算用户对项目的预期排名分数,从而进行情境感知评级。根据用户的情境参与选择新项目,从而使检测到的情境有助于促进对相关项目的搜索。进一步使用优化函数来最大化结果推荐的平均精度(MAP)。实验结果表明,与目前较为先进的两种算法相比,提出的方法表现出了比传统协同过滤算法更好的性能,且分别使平均绝对误差值降低了1.8%和1.2%,在推荐精确度和召回率方面也均优于两种对比方法。
关键词
个性化
推荐
算法
最近
邻域推荐
隐式兴趣度
情境感知
Keywords
Personalized recommendation algorithm
Recent neighborhood recommendation
Implicit interest
Context awareness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息差分保护的邻域推荐方法
马彪
李千目
《江苏大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用最近邻域推荐且结合情境感知的个性化推荐算法
张宏丽
白翔宇
李改梅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
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职称材料
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