【摘 要】
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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
【机 构】
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高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)
【基金项目】
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北大百度基金资助项目（2020BD007）～～；
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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。
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