【摘 要】
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针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种隐私保护参数与推荐精度的均衡优化模型。以在线学习资源推荐系统为例建立矩阵分解模型,分别在数据输入和模型训练两个模块引入差分隐私噪声扰动,研究隐私保护参数ε与推荐精度的关系,并针对在线学习推荐系统数据的隐式反馈特点,提出基于资源热度负采样算法。基于西安交通大学网络学院数据集,利用百度飞桨深度学习平台,使用均方根误差作为推荐精度评价指标进行实验,结果表明:对数据基于资源热度负采样后,推荐精度更高;推荐精度与ε的倒数成正比关系,输入扰动和模型扰动分别在均方根误差取值不高于2
【机 构】
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西安交通大学电子与信息学部,西安交通大学陕西省天地网技术重点实验室,百度时代网络技术（北京）有限公司,南京理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61877048),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-070),百度科研合作项目。
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针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种隐私保护参数与推荐精度的均衡优化模型。以在线学习资源推荐系统为例建立矩阵分解模型,分别在数据输入和模型训练两个模块引入差分隐私噪声扰动,研究隐私保护参数ε与推荐精度的关系,并针对在线学习推荐系统数据的隐式反馈特点,提出基于资源热度负采样算法。基于西安交通大学网络学院数据集,利用百度飞桨深度学习平台,使用均方根误差作为推荐精度评价指标进行实验,结果表明:对数据基于资源热度负采样后,推荐精度更高;推荐精度与ε的倒数成正比关系,输入扰动和模型扰动分别在均方根误差取值不高于2
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