公开(公告)号：CN109033453B

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN201810973951.5

申请日：2018-08-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈志立 ,  乔明浩 ,  仲红 ,  张顺 ,  崔杰

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐方法，包括：初始化阶段：收集所有用户对项目的评分信息，生成一个用户项目评分矩阵；聚类阶段：在得到的用户项目评分矩阵中，以单个用户为基础，对所有用户进行聚类操作，把所有用户分为k个类；生成推荐模型阶段：得到所有用户的聚类结果，然后在每个聚类中使用RMB算法生成各自的推荐模型；在线用户电影推荐阶段：用户登录系统，在推荐模型中选出评分高的且用户无观看记录的T个项目推送到用户界面。本发明还公开了一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐系统。本发明使用差分隐私技术中Laplace机制对聚类过程进行保护，再对每个聚类分别生成推荐模型，使得相同聚类用户的推荐结果更精确。

公开(公告)号：CN109033453A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810973951.5

申请日：2018-08-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈志立 ,  乔明浩 ,  仲红 ,  张顺 ,  崔杰

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6223

Abstract: 本发明公开了一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐方法，包括：初始化阶段：收集所有用户对项目的评分信息，生成一个用户项目评分矩阵；聚类阶段：在得到的用户项目评分矩阵中，以单个用户为基础，对所有用户进行聚类操作，把所有用户分为k个类；生成推荐模型阶段：得到所有用户的聚类结果，然后在每个聚类中使用RMB算法生成各自的推荐模型；在线用户电影推荐阶段：用户登录系统，在推荐模型中选出评分高的且用户无观看记录的T个项目推送到用户界面。本发明还公开了一种基于RBM与差分隐私保护的聚类的电影推荐系统。本发明使用差分隐私技术中Laplace机制对聚类过程进行保护，再对每个聚类分别生成推荐模型，使得相同聚类用户的推荐结果更精确。