【技术实现步骤摘要】
一种保护用户隐私信息的推荐方法和装置
本专利技术涉及信息安全领域,更具体地,涉及一种保护用户隐私信息的推荐方法和装置。
技术介绍
大规模在线服务网站的蓬勃发展吸引了越来越多的网路用户,然而与此同时,个性化推荐服务成为网站主要竞争手段的同时带来了用户隐私泄露风险。事实上,处理用户的历史行为记录就意味着用户的隐私信息会被搜集、存储并用于推荐。在大规模在线服务系统中,绝大多数情况下,用户信任推荐系统,并期望推荐系统能够基于自己的兴趣偏好提供优质的个性化推荐服务。然而,用户不希望推荐系统获取除兴趣偏好之外的其他个人隐私信息,特别是用户人口统计学信息(DemographicInformation,DI)。尤其在当今的互联网时代,大数据平台的建立和应用,同类网站之间的互利合作不断促进着数据分享交流。用户担心,一旦所推荐系统可以获取用户DI,那么由于数据的互利分享,用户DI将面临泄露给未知甚至不信任的第三方的风险。目前,大量的研究工作通过数据扰动和模糊的方法扭曲用户历史行为记录,以降低用户DI分类推断的准确性,不幸地是,这种数据扭曲不可避免地牺牲了个性化推荐的准确性。虽然在大规 ...
【技术保护点】
一种保护用户隐私信息的推荐方法,其特征在于,该方法包括:S101:隐私保护模块从用户端读取用户历史行为数据A;S103:所述隐私保护模块将所述用户历史行为数据A进行转换,并将转换后的数据
【技术特征摘要】
1.一种保护用户隐私信息的推荐方法,其特征在于,该方法包括:S101:隐私保护模块从用户端读取用户历史行为数据A;S103:所述隐私保护模块将所述用户历史行为数据A进行转换,并将转换后的数据发送给推荐系统;S105:所述隐私保护模块接收经所述推荐系统的隐私推断模块进行推断后的推荐数据B;S107:所述隐私保护模块对所述推荐数据B进行修正,并将修正后的推荐数据发送给所述用户端。2.根据权利要求1所述的推荐方法,其特征在于,所述隐私保护模块对所述用户历史行为数据A进行数据转换时,根据所述用户历史行为数据A中视频的特性,选择相反特性占优势的视频,所述视频的特性倾向参数可通过基于训练集数据获取,所述视频的特性为用户人口统计学信息中的一项或多项内容,包括性别、年龄。3.根据权利要求2所述的推荐方法,其特征在于,所述隐私保护模块将所述相反特性的视频的平均打分作为选定添加的视频的虚拟打分值。4.根据权利要求1所述的推荐方法,其特征在于,所述隐私保护模块对所述用户历史行为数据A进行数据转换时,选择给定用户感兴趣的视频和/或选择更受欢迎的视频加入到所述用户历史行为数据A中。5.根据权利要求1至4中所述的任一项推荐方法,其特征在于,所述隐私保护模块将所述推荐系统推荐的视频进行修正,对符合用户历史行为的视频传输到用户端。6.一种保护用户隐私信息的推...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭宇春,冯婷婷,陈一帅,
申请(专利权)人:北京交通大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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