基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

摘要：

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数(BC)的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.

关键词：协同过滤、Bhattacharyya系数、差分隐私保护、K-medoids聚类、推荐系统

所属期刊栏目：44

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：81-88