公开(公告)号：CN114117306A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111443344.6

申请日：2021-11-30

Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院

Inventor： 张顺 ,  何稳 ,  刘星雨 ,  崔小娟 ,  邹铭敏

IPC: G06F16/958 ,  G06F16/9535 ,  G06F21/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于本地化差分隐私保护的多目标推荐方法，其步骤包括：1、从网站上获取访问用户对项目的评分信息得到评分矩阵；2、将评分矩阵映射成01矩阵；3、使用随即响应机制扰动01矩阵；4、对扰动后的01矩阵使用概率传播算法得到权值矩阵；5、根据权值矩阵初始化种群；6、迭代的对种群进行交叉、变异和更新；7、根据迭代后的种群生成多个推荐结果。本发明能有效地保护用户隐私，同时维持推荐准确性和多样性之间的平衡。

公开(公告)号：CN114117306B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202111443344.6

申请日：2021-11-30

Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院

Inventor： 张顺 ,  何稳 ,  刘星雨 ,  崔小娟 ,  邹铭敏

IPC: G06F16/958 ,  G06F16/9535 ,  G06F21/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于本地化差分隐私保护的多目标推荐方法，其步骤包括：1、从网站上获取访问用户对项目的评分信息得到评分矩阵；2、将评分矩阵映射成01矩阵；3、使用随即响应机制扰动01矩阵；4、对扰动后的01矩阵使用概率传播算法得到权值矩阵；5、根据权值矩阵初始化种群；6、迭代的对种群进行交叉、变异和更新；7、根据迭代后的种群生成多个推荐结果。本发明能有效地保护用户隐私，同时维持推荐准确性和多样性之间的平衡。