[發明專利]一種基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法

在審

• 申請號: 202011064433.5
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112214793A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 華雯麗;黃剛;唐震
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F16/9536
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 彭雄

1.一種基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，獲取網頁關系圖數據，將網頁關系圖數據轉化成二分圖；

步驟2，基于PersonalRank隨機游走迭代步驟1中得到的二分圖，得到節點分值：

其中，PR(v)是節點v被訪問到的節點分值，α代表用戶繼續訪問節點v的概率，N為所有網頁的數量，in(v)代表所有指向網頁v的節點集合，out(v)代表節點v指向的其他網頁集合，v′代表所有指向節點v的節點集合中的任意一個，PR(v′)代表節點v′被訪問到的節點分值，v_u代表目標用戶的節點，|out(v′)|代表網頁v′指向的其他節點的邊個數；

步驟3，如果滿足迭代條件，即下次迭代和前一次的結果相同，或者超出迭代次數閾值iter_num；則篩去用戶u已經選擇的物品，并輸出Top10結果，Top10代表節點分值最高的前十個，如果不滿足迭代條件，返回步驟2重新計算節點分值；

步驟4，以Top10的分值作為打分函數，以滿足指數機制的概率輸出推薦結果item；

指數機制的概率方程如下：

e^{ε*PR(v)*10/2Δq}

其中，ε是隱私保護參數，PR(v)為步驟2計算的Top10分數列表，Δq為打分函數的敏感度。

2.根據權利要求1所述基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于：打分函數的敏感度Δq為PR(v)max-PR(v)min，PR(v)max表示節點分值中的最大分值，PR(v)min表示節點分值中的最小分值。

3.根據權利要求2所述基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于：打分函數q(D，r)→R，D表示輸入數據集，r表示輸出的實體對象，→R表示輸出的范圍為R。

4.根據權利要求3所述基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于：迭代次數閾值iter_num＝100。

5.根據權利要求4所述基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于：用戶繼續訪問網頁的概率α＝0.8。

6.根據權利要求5所述基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于：初始目標節點的節點分值為1。

7.根據權利要求6所述基于融合差分隱私的隨機游走模型推薦方法，其特征在于：網頁v被訪問到的節點分值PR(v)乘以10。