一种带有差分隐私的生成式对抗网络推荐方法
授权
摘要
本发明提供一种带有差分隐私的生成式对抗网络推荐方法，涉及个性化推荐技术领域。该方法包括数据预处理；定义(ε,x,λ)～差分隐私进行差分隐私加噪，并引入高斯噪声机制，对数据集中数据进行保护；相关矩阵分解推荐模型CMF，将用户矩阵U和评分矩阵V映射到一个新的语义空间；除了在评级矩阵上实现最佳拟合之外，矩阵U或V中的一个分量也与另一个矩阵V或U中的每个分量紧密相关，采用相关矩阵分解获取推荐列表；搭建训练生成式对抗网络模型GAN，用于推荐列表的生成；将CMF和GAN的推荐列表进行合并，合并规则为保留重复的推荐项目。本发明在满足用户隐私数据的条件下保证足够高的推荐准确度，实现对推荐算法的隐私保护以及提升推荐准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种带有差分隐私的生成式对抗网络推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112883070A
申请号 ：
CN202110086346.8
公开（公告）日 ：
2021-06-01
申请日 ：
2021-01-22
授权号 ：
CN112883070B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
董晓梅王蕊邹欣开
申请人 ：
东北大学
申请人地址 ：
辽宁省沈阳市和平区文化路三号巷11号
代理机构 ：
沈阳东大知识产权代理有限公司
代理人 ：
梁焱
优先权 ：
CN202110086346.8
主分类号 ：
G06F16/2457
IPC分类号 ：
G06F16/2457 G06F21/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/2457
••••适合用户需求
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-06-18 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/2457
申请日 : 20210122
申请日 : 20210122
2021-06-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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