针对推荐系统的用户隐私保护方法、系统、设备及介质
摘要:
本发明公开了一种针对推荐系统的用户隐私保护方法、系统、设备及介质,它们是一一对应的方案,方案中:通过获取目标推荐系统隐藏的内部信息,从而提取了更丰富的用户特征向量,产生了更强大的推断和隐私保护效果,通过代理模型与影子模型,学习了目标推荐系统的内部信息与针对成员用户与非成员用户的预测分歧,同时,通过提取用户特征向量,方便后续训练区分成员用户与非成员的分类模型,进而更有效的检测用户隐私是否受到威胁。
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