【技术实现步骤摘要】
一种基于联合随机翻转的差分隐私保护方法
[0001]本专利技术属于隐私安全
,涉及一种基于联合随机翻转的差分隐私保护方法。
技术介绍
[0002]推荐系统可以利用用户海量的历史信息对用户的喜好进行推荐,用户如果购买推荐的商品或者下载了推荐的软件,则商家会得到相应的收益,所以提高推荐系统的准确性是很重要的研究方向。但由于用户历史信息中包含用户的隐私数据,为了避免隐私数据的泄漏,各种隐私保护方法被应用到了推荐系统中。其中差分隐私是近年比较热门的隐私保护技术,但是差分隐私对隐私数据起到有效保护作用的同时,也降低了数据对于推荐系统的可用性,从而使推荐系统准确性降低。因此,如何避免差分隐私算法对推荐系统准确性的影响,实现安全性与准确性的良好平衡是差分隐私推荐算法的关键。
[0003]随机翻转机制是Rade提出的一种满足差分隐私的机制,用于对二进制数据的隐私保护。在推荐系统中,用户信息的隐式表达为二进制形式,可以用随机翻转机制进行隐私保护。随机翻转机制的定义如下:
[0004][0005][0006]其中ε为隐私预算,表达的含义为,二进制位以p的概率翻转,以q的概率不翻转。随机翻转机制具有严格的数学推导和很强的隐私保护性能。
[0007]根据以上的分析可知,随机翻转机制在推荐系统中只能处理用户数据的隐式表达,不能处理用户显式表达(如评分数据),而且随机翻转机制对数据的可用性产生了影响,使推荐系统准确性降低。因此随机翻转机制有着一定的局限性。为了将其进一步推广至用户显式表达的处理,本专利技术提出了一种 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于联合随机翻转的差分隐私保护方法,其特征在于:该方法具体包括以下步骤:S1:将U中的所有评分数据r
ij
利用编码机制编码成二进制形式b
ij,t
;r
ij
表示第i个用户对第j个物品的评分,利用编码机制编码成二进制形式b
ij,t
,t的范围为1~L,L为编码长度;S2:每个用户的二进制数据转换成二进制矩阵b
i
:S3:每个用户的二进制矩阵拼接成用户二进制矩阵B:B=[b1,b2,...b
i
];S4:对用户二进制矩阵B进行联合随机翻转得到B
′
:B
′
=[b
′1,b
′2,...b
′
i
];S5:将B
′
进行S2中的反向操作展开U
′
:U
′
=[u
′1,u
′2,...u
′
i
]u
′
i
=[(b
′
i1,1
,b
′
i1,2
,...b
′
i1,L
),(b
′
i2,1
,b
′
i2,2
,...b
′
i2,L
),...,(b
′
ij,1
,b
′
ij,2
,...b
′
ij,L
)];S6:利用汉明距离求U
′
中物品之间相似性,其中汉明距离公式为:其中,x,y为二进制数,d(x,y)为x,y之间汉明距离,为异或运算符;则物品m和物品n之间的相似性表示为sim(m,n):其中L为编码长度,s为m和n的共同评分用户集合,len(s)表示集合中共同评分用户的数量,b
′
s[t],n
和b
技术研发人员:王永,胡勇进,高明星,彭俊杰,
申请(专利权)人:重庆邮电大学,
类型:发明
国别省市:
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