[00149906]一种基于差分隐私保护的推荐方法
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于差分隐私保护的推荐方法，包括1、从网站上获取访问用户对项目的评分信息；2、对用户评分数据加入拉普拉斯噪声得到扰动后的评分数据；3、将扰动评分数据传入使用拉普拉斯机制的概率矩阵分解推荐算法得到用户因子矩阵和项目因子矩阵；4、根据用户因子矩阵和项目因子矩阵预测每个用户对所有项目的评分；5、将预测评分最高的前top个项目推荐用户。本发明能有效解决现有的隐私保护推荐方案中用户数据的安全性差和推荐结果准确性低的问题从而能更好的保护用户数据的隐私并提高推荐结果的准确度。
