[發明專利]基于聯邦團滲透的視頻推薦方法及系統

有效

• 申請號: 202110498072.3
• 申請日: 2021-05-08
• 公開（公告）號: CN113094598B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 郭昆;林逸麗;郭文忠;陳羽中
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/9535;G06F21/60
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 陳鼎桂;蔡學俊

1.一種基于聯邦團滲透的視頻推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1:構建各平臺視頻平臺用戶網絡，并獲取視頻平臺本地重疊用戶集；

步驟S2:根據得到的視頻平臺本地重疊用戶集，添加虛擬同興趣用戶和虛擬同興趣用戶的同興趣用戶，并對所有的用戶信息進行加密后以鄰接表形式發送到協調端；

步驟S3:協調端合并所有參與視頻平臺的鄰接表并計算k團，對k團進行編號，將k團中相關節點及其編號發送給各視頻平臺；

步驟S4:視頻平臺過濾協調端發送過來的虛假k團，過濾后在本地計算k團，聯合協調端發送過來的真實k團進行團滲透、同興趣用戶群體挖掘，然后依據其同興趣用戶的相關視頻對新用戶進行視頻推薦；

所述協調端采用k團發現算法尋找聚合網絡中的k團，得到k團集合，其中，k團是一個由k個用戶組成的子用戶網絡，子用戶網絡中每個用戶與其他用戶都存在關聯關系；

所述團滲透具體為：

各視頻平臺尋找本地子圖的所有大小大于等于K的極大團；

各視頻平臺在本地子圖極大團之間構造n×n的重疊矩陣M；

其中，n是極大團個數，矩陣的值為兩個極大團i和j的交集點的個數，矩陣M中值大于或等于K-1的值置1，其余置0；

通過矩陣M計算連通分支，每一個連通分支對應一個極大團集合，即各視頻平臺用戶k團滲透結果；

所述同興趣用戶群體挖掘具體為：

同一連通分支中所有極大團的節點的并集即為一個同興趣用戶群體；

各視頻平臺得到本地用戶的同興趣用戶劃分結果。

2.根據權利要求1所述的基于聯邦團滲透的視頻推薦方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：

步驟S11：讀取視頻平臺用戶網絡G；

步驟S12：對于每個視頻平臺生成RSA公開密鑰密碼體制密鑰對，將其公鑰發送給其他視頻平臺；

步驟S13：視頻平臺執行隱私保護節點ID匹配協議進行兩兩求交集得到各視頻平臺的重疊用戶；

步驟S14：得到的交集集合之間再求并集，得到該視頻平臺所包含的重疊用戶集即視頻平臺本地重疊用戶集。

3.根據權利要求1所述的基于聯邦團滲透的視頻推薦方法，其特征在于，所述步驟S2具體為：

步驟S21：視頻平臺用戶網絡中的用戶節點添加虛擬同興趣用戶和虛擬同興趣用戶的同興趣用戶；

步驟S22：隨機選擇一個視頻平臺生成同態加密算法密鑰對；

步驟S23：該視頻平臺將密鑰對發送給其他視頻平臺；

步驟S24：各視頻平臺使用哈希算法對本地重疊用戶集的每個用戶節點進行哈希映射；

步驟S25：各視頻平臺使用同態加密公鑰對重疊用戶節點對應的擁有相同興趣的鄰居向量b進行加密；

步驟S26：各視頻平臺將哈希散列的重疊用戶節點及其加密鄰居向量以鍵值對的形式發送給協調端。

4.根據權利要求1所述的一種基于聯邦團滲透的視頻推薦方法，其特征在于，所述步驟S3具體為：

步驟S31：協調端將相同哈希重疊節點對應的密態鄰居向量相加；

步驟S32：協調端根據各視頻平臺發送過來的哈希重疊節點，將哈希重疊節點以及更新的加密鄰居向量再以鍵值對的形式分別發送給各個視頻平臺；

步驟S33：協調端在密態下在由各視頻平臺用戶組成的聚合網絡上發現所有的k團，得到k團集合。

5.根據權利要求1所述的一種基于聯邦團滲透的視頻推薦方法，其特征在于，所述視頻平臺過濾協調端發送過來的虛假k團具體為：

各視頻平臺根據節點哈希值得到原始用戶節點；

各視頻平臺使用同態加密算法密鑰對中的私鑰對用戶節點的加密鄰居向量進行解密；

各視頻平臺通過解密的鄰居用戶向量，過濾協調端發送過來的虛假k團，更新各視頻平臺本地子圖。

6.一種基于聯邦團滲透的視頻推薦系統，其特征在于，包括若干平臺端和一協調端；所述協調端包括基于隱私保護的用戶網絡聚合模塊、基于隱私保護的用戶k團計算模塊；所述平臺端包括重疊用戶識別模塊、用戶網絡擾動模塊、用戶k團過濾模塊、用戶k團計算模塊、用戶k團滲透模塊、同興趣用戶群體劃分模塊和基于用戶群體的視頻推薦模塊；所述重疊用戶識別模塊識別各視頻平臺的視頻平臺用戶網絡G=(V,E)：其中節點集V表示視頻平臺用戶集，在觀看相似視頻的同興趣用戶間建立邊E，E表示邊集；然后對于每個視頻平臺A_i生成RSA公開密鑰密碼體制密鑰對，將公鑰發送給其他視頻平臺A_i，視頻平臺執行隱私保護節點ID匹配協議進行兩兩求交集得到各視頻平臺的重疊用戶，得到的交集集合之間再求并集，得到該視頻平臺所包含的重疊用戶集即視頻平臺本地重疊用戶集；

所述用戶網絡擾動模塊為視頻平臺用戶網絡中的用戶節點添加虛擬同興趣用戶和虛擬同興趣用戶的同興趣用戶；然后隨機選擇一個視頻平臺生成同態加密算法密鑰對，該視頻平臺將密鑰對發送給其他視頻平臺，然后各視頻平臺使用哈希算法對本地重疊用戶集的每個用戶節點進行哈希映射,并使用同態加密公鑰對重疊用戶節點對應的擁有相同興趣的鄰居向量b進行加密，將哈希散列的重疊用戶節點及其加密鄰居向量以鍵值對的形式發送給協調端；

所述基于隱私保護的用戶網絡聚合模塊，協調端將相同哈希重疊節點對應的密態鄰居向量相加，并根據各視頻平臺發送過來的哈希重疊節點，將哈希重疊節點以及更新的加密鄰居向量再以鍵值對的形式分別發送給各個視頻平臺；

所述基于隱私保護的用戶k團計算模塊，在密態下在由各視頻平臺用戶組成的聚合網絡上發現所有的k團，得到k團集合；

所述用戶k團過濾模塊，通過解密的鄰居用戶向量，過濾協調端發送過來的虛假k團，更新各視頻平臺本地子圖；

所述用戶k團計算模塊，根據過濾后的本地子圖在本地計算k團；

所述用戶k團滲透模塊，在本地子圖大小大于等于K的極大團之間構造n×n的重疊矩陣M；

然后，通過矩陣M計算連通分支，每一個連通分支對應一個極大團集合，即各視頻平臺用戶k團滲透結果；

所述同興趣用戶群體劃分模塊，在本地子圖中同一連通分支中所有極大團的節點的并集即為一個同興趣用戶群體，最后各視頻平臺得到本地用戶的同興趣用戶群體劃分結果；

所述基于用戶群體的視頻推薦模塊，對于用戶根據其觀看的視頻尋找同興趣用戶群體；然后利用該用戶對應的同興趣用戶群體觀看的相關視頻進行視頻推薦。