公开(公告)号：CN115049072A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210656450.0

申请日：2022-06-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王豪 ,  许加炜 ,  雷建军 ,  张清华 ,  夏英 ,  张旭

IPC: G06N20/00 ,  G06F21/62 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明涉及一种在二分类中同时实现差分隐私和机器学习公平的方法，属于机器学习领域。将隐私和公平需求转化为一个多目标优化问题。首先，根据安全需求设置隐私保护强度及相关超参数；随后通过加权将反事实公平加入到目标函数中；接着将得到的新目标函数用泰勒公式展开，计算全局敏感度；然后根据得到的全局敏感度和隐私保护强度生成符合要求的高斯噪声；最后，使用得到的噪声扰动目标函数的多项式系数并执行梯度下降，计算最优权重。解决了在二分类中没有同时实现隐私和机器学习公平的问题。

公开(公告)号：CN116361675A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310071190.5

申请日：2023-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 雷建军 ,  吴金红 ,  朱祥伟 ,  许加炜

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06F16/9535 ,  G06Q10/20 ,  G06Q30/0601 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于家庭维修推荐系统冷启动技术领域，具体涉及一种基于改进聚类算法和Catboost模型的家电维修冷启动推荐方法，包括：将获得的社区信息与用户信息融合起来形成新的用户画像；对小区用户进行统计，将用户分为用户群1和用户群2；对于用户群1，采用改进聚类算法进行聚类，得到相似用户群，将相似用户群的中偏好产品数量最多的服务进行推荐；对于用户群2，根据新的用户画像采用Catboost模型进行分类预测并推荐。本发明通过双推荐的方式进行推荐，使用易获取的社区信息作为辅助信息，扩展了用户维度，更多的信息可以使分类模型更加容易学习特征与分类预测的关系，加强了分类预测的精度，从而准确地为用户推荐产品。

公开(公告)号：CN116150619A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310148841.6

申请日：2023-02-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许加炜 ,  王豪 ,  雷建军 ,  张清华 ,  夏英 ,  张旭

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及一种梯度扰动的机器学习公平性方法及系统，属于机器学习领域。该方法具体为：获取数据集，分为训练集和测试集，并进行预处理，其中预处理包括计算样本不平衡比率、数据转换以及改善数据集的平衡性；进行参数设置，参数包括隐私保护强度和梯度裁剪阈值；确定公平性规则，具体包括确定群体、设置公平性度量方法以及设置公平性约束；选择模型类别，定义模型结构和初始化参数，并训练模型；进行模型评估并调整优化模型。本发明在保证差分隐私的同时实现了机器学习公平，本发明适用的模型种类广，并且具有实施简单易操作的特点。