-
公开(公告)号：CN118132841A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410251428.7
申请日：2024-03-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F21/62 , G06F17/16 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应隐私预算的推荐方法。首先基于评分时间计算每个评分的总隐私预算，对不同时间段的数据根据其重要程度进行不同强度的隐私保护，避免引入不必要的噪声，导致推荐质量降低。然后改进了梯度下降中分配隐私预算的方式，提出一种自适应隐私预算梯度下降策略，在每次迭代更仔细地分配隐私预算，优化推荐算法结果。对于梯度较大的情况，分配较小的隐私预算以增加噪声，从而更好地保护用户隐私；而对于梯度较小的情况，则分配较大的隐私预算，以减少噪声的干扰，从而提高模型的精确性。本文发明在Movielens‑1M数据集上与现有算法进行比较，实验结果表明该算法保障了用户的隐私安全并且提高了推荐质量。
Search Results
1
records
(took 0.015 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
