基于差分隐私和SVD++的协同过滤算法

协同过滤技术在推荐系统的实现中具有广泛的应用,协同过滤以用户对商品项目的评价分数为依据,而这些评价有可能反映用户某些不欲为人知的喜好特点,因此,对具备隐私保护能力的协同过滤模型的研究引起了普遍的关注.SVD++是当前最为常用的协同过滤模型之一,差分隐私模型则是近十年来隐私保护理论最重要的研究进展之一,将两者相结合提出3种基于差分隐私和SVD++的协同过滤模型:基于梯度扰动的SVD++隐私保护模型、基于目标函数扰动的SVD++隐私保护模型和基于输出结果扰动的隐私保护模型.理论分析和实验结果显示,所提出的算法不仅能为用户的隐私安全提供可靠的保障,而且还可保持较高的预测准确度.