期刊专题

10.11896/jsjkx.201100083

面向推荐应用的差分隐私方案综述

引用
大数据时代背景下,各行各业希望能基于用户行为数据来训练推荐模型,为用户提供精准推荐,所用数据的共性特点为总量庞大、携带敏感信息、易于获取.推荐系统在带来精准推荐和市场盈利的同时也正在实时分享着用户的隐私数据,差分隐私保护技术作为一门隐私保护技术,能够巧妙地解决推荐应用中存在的隐私泄露问题,其优势在于不需要考虑攻击方所具备的任何相关的背景知识、严格地对隐私保护进行了定义、提供了量化评估方法来保证数据集(在不同参数条件下)所提供的隐私保护水平具有可比较性.首先简述了差分隐私的概念和主流推荐算法的近期研究成果,其次重点分析了差分隐私与推荐算法相结合的应用情况,涉及的推荐算法有矩阵分解、深度学习推荐、协同过滤等,并对基于差分隐私保护的推荐算法的准确性进行了对比实验;然后讨论了与每种推荐算法结合的使用场景以及目前仍存在的问题,最后对基于差分隐私的推荐算法的未来发展方向提出了有效建议.

推荐算法;差分隐私;深度学习;协同过滤;矩阵分解

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TP309.2(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金联合基金重点项目U1811261

2021-09-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共15页

21-35

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2021,48(9)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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