公开(公告)号：CN109408728B

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN201811451578.3

申请日：2018-11-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张顺 ,  潘婷 ,  金闻达 ,  帅清耀 ,  还超

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于覆盖算法的差分隐私保护推荐方法，是依据用户对电影评分的数据集得到评分矩阵；将评分矩阵中用户对每部电影评分依次执行覆盖算法；将两个用户聚在同一簇的总次数进行统计得到用户关系矩阵；对用户关系矩阵的每一行进行合理标准化得到用户行标准矩阵；对用户行标准矩阵添加噪声实施干扰；对于目标用户，从用户行标准矩阵中随机抽取k个不同的用户得到相似用户序列；将相似用户序列中评分较高的电影推荐给目标用户。本发明能有效地保护用户隐私，同时提高电影推荐的准确性。

公开(公告)号：CN109408728A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811451578.3

申请日：2018-11-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张顺 ,  潘婷 ,  金闻达 ,  帅清耀 ,  还超

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于覆盖算法的差分隐私保护推荐方法，是依据用户对电影评分的数据集得到评分矩阵；将评分矩阵中用户对每部电影评分依次执行覆盖算法；将两个用户聚在同一簇的总次数进行统计得到用户关系矩阵；对用户关系矩阵的每一行进行合理标准化得到用户行标准矩阵；对用户行标准矩阵添加噪声实施干扰；对于目标用户，从用户行标准矩阵中随机抽取k个不同的用户得到相似用户序列；将相似用户序列中评分较高的电影推荐给目标用户。本发明能有效地保护用户隐私，同时提高电影推荐的准确性。