[發(fā)明專利]基于移動云位置隱私保護(hù)的推薦系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610040209.X
• 申請日: 2016-01-19
• 公開（公告）號: CN105635309A
• 公開（公告）日: 2016-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 錢紅燕;關(guān)海燕
• 申請（專利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06Q50/00;G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于移動云的地理隱私保護(hù)的推薦系統(tǒng)的新方案，其特征在于，整個方案主要 分為兩個模塊：云端服務(wù)器模塊和手機(jī)客戶端模塊，云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分析，得到初 步的推薦列表并下放到手機(jī)客戶端上；手機(jī)客戶端利用LBS獲取用戶當(dāng)前位置隱私信息，對 云端的初步推薦列表進(jìn)行過濾、調(diào)整。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于移動云的地理隱私保護(hù)的推薦系統(tǒng)的新方案，其特征在 于，在云端服務(wù)器上主要分為三個階段：根據(jù)用戶的簽到的歷史數(shù)據(jù)，對用戶進(jìn)行行為模式 分析，得到用戶的行為-時間概率：S_G(u，l，c，t)；根據(jù)用戶的社交關(guān)系數(shù)據(jù)，對用戶的社交 關(guān)系進(jìn)行分析，得到朋友的K-top興趣點(diǎn)概率：S_F(u，l，c，t)；最后對兩個模塊進(jìn)行整合：

S(u，l，c，t)＝μ.S_G(u，l，c，t)+λ.S_F(u，l，c，t)

μ+λ＝1

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的云端模塊的用戶行為模式分析方法，其特征在于，根據(jù)用戶的 簽到數(shù)據(jù)，分析地理相關(guān)性、地理條目相關(guān)性，步驟如下：

步驟一：興趣試點(diǎn)估測，采用核密度估計方法：

SGl(l;t;u)=1NΣi=1n(Ru,li.T(u,li|t).KH(l;li;u))]]>

簽到的頻度和

T(u，l_i|t)：用戶的時間模式

K_H(l；l_i；u)：核函數(shù)

步驟二：地理條目相關(guān)性評測，P(l，t)表示地理位置的知名度，表示地理條目知 名度分布的密度函數(shù)：

CG(P(l,t);t)=∫0P(l,t)fcg(x)dx]]>

步驟三：兩者進(jìn)行整合，得到位置地理位置l被推薦給用戶u的概率：

S_G(u，l，c，t)＝S_Gl.C_G