基于变权的隐私保护协同过滤推荐技术研究

【摘要】当今,互联网与每个人的生活都息息相关,每时每刻都在产生着大量的数据。海量数据的不断累积,导致信息过载问题日益严重。如何从海量的数据中找到用户感兴趣的信息显得尤为困难。为了解决该问题,推荐技术应运而生。作为一种成功且有效的推荐技术,协同过滤技术已在很多场合得到广泛应用,但仍存在诸如数据稀疏、推荐准确度低等问题。与此同时,用户个人信息的隐私问题也愈发受到关注。因此,如何在尽量保护用户隐私的同时提高推荐结果的精度(有效性)成为了最近推荐系统研究领域的一个热点。针对上述问题,本文的研究主要分为以下几个方面：第一方面,针对以往协同过滤推荐技术所面临的数据稀疏和兴趣时变难点,本文设计了一种基于变权的协同过滤推荐算法。针对数据集稀疏引入的相似度计算显著误差和由忽略用户兴趣偏好时变特性所导致的推荐精度偏低这两个问题,设计了共同评分比权重、平衡函数和时间漂移权重来优化协同过滤推荐算法。实验结果表明,基于变权的协同过滤推荐算法能够有效的解决上述问题。第二方面,针对基于内存的协同过滤算法效率低下的问题,提出了基于用户偏好的聚类模型。具体地,引入了聚类机制来解决传统面向整用户集协同过滤推荐所存在的低效问题。同时,针对k-means聚类算法不适用协同过滤推荐场景这一问题,提出了基于用户偏好的聚类模型以提高协同过滤算法的效率。实验结果表明基于用户偏好的聚类模型的引入可有效提高基于内存的协同过滤推荐算法的效率。第三方面,针对传统基于随机化干扰的隐私保护协同过滤算法所存在的推荐精度偏低问题,提出了基于变权扰动的隐私保护协同过滤推荐算法。设计了隐私变权机制,以充分考虑用户隐私要求多样性和信息隐私需求依时间衰减特性。实验结果表明,基于变权扰动的协同过滤推荐算法相较于传统算法其隐私性保护和推荐精度都得到了显著提高。综上所述,本文提出的方法有效的缓解了传统的协同过滤推荐技术存在的效率低,精度差和隐私保护弱等问题。
【作者】赵凤；
【导师】熊焰；
【作者基本信息】中国科学技术大学，信息安全，2014，硕士
【关键词】推荐技术；协同过滤技术；变权；隐私保护；数据稀疏；

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