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公开(公告)号:CN113094598B
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202110498072.3
申请日:2021-05-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦团渗透的视频推荐方法,包括以下步骤:构建各平台视频平台用户网络,并获取视频平台本地重叠用户集;根据得到的视频平台本地重叠用户集,添加虚拟同兴趣用户和虚拟同兴趣用户的同兴趣用户,并对所有的用户信息进行加密后以邻接表形式发送到协调端;协调端合并所有参与视频平台的邻接表并计算k团,对k团进行编号,将k团中相关节点及其编号发送给各视频平台;视频平台过滤协调端发送过来的虚假k团,过滤后在本地计算k团,联合协调端发送过来的真实k团进行团渗透、同兴趣用户群体挖掘,然后依据其同兴趣用户的相关视频对新用户进行视频推荐。本发明在不损失准确性的前提下联合多方视频平台用户数据进行视频推荐。
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公开(公告)号:CN113094598A
公开(公告)日:2021-07-09
申请号:CN202110498072.3
申请日:2021-05-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦团渗透的视频推荐方法,包括以下步骤:构建各平台视频平台用户网络,并获取视频平台本地重叠用户集;根据得到的视频平台本地重叠用户集,添加虚拟同兴趣用户和虚拟同兴趣用户的同兴趣用户,并对所有的用户信息进行加密后以邻接表形式发送到协调端;协调端合并所有参与视频平台的邻接表并计算k团,对k团进行编号,将k团中相关节点及其编号发送给各视频平台;视频平台过滤协调端发送过来的虚假k团,过滤后在本地计算k团,联合协调端发送过来的真实k团进行团渗透、同兴趣用户群体挖掘,然后依据其同兴趣用户的相关视频对新用户进行视频推荐。本发明在不损失准确性的前提下联合多方视频平台用户数据进行视频推荐。
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