【摘 要】
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现有协同过滤推荐算法中,存在的评分片面、主观性强、评分矩阵稀疏性等因素影响了推荐的精确度,并在推荐中存在隐私泄露等问题。针对上述问题,提出一种基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法。该算法基于多种相似度进行加权计算构造混合相似度,提高推荐精度;以混合相似度作为质心更新和分类条件,利用改进的K-means算法将与目标用户相似度高的用户进行聚类;采用枚举方法在目标用户集中划分子集,并基于混合相似度
【机 构】
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桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室,桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61862011),广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294036),广西高校云计算与复杂系统重点实验室项目(YF16205)。
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现有协同过滤推荐算法中,存在的评分片面、主观性强、评分矩阵稀疏性等因素影响了推荐的精确度,并在推荐中存在隐私泄露等问题。针对上述问题,提出一种基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法。该算法基于多种相似度进行加权计算构造混合相似度,提高推荐精度;以混合相似度作为质心更新和分类条件,利用改进的K-means算法将与目标用户相似度高的用户进行聚类;采用枚举方法在目标用户集中划分子集,并基于混合相似度构建效用函数,利用差分隐私指数机制在各子集中选择邻居集合,保护用户隐私;最后在邻居集合中选择出评分值最高
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