基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统技术方案

本申请实施例公开了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统，用于在进行信息推荐的同时保证用户数据的安全性和确保用户隐私信息不被泄露。本申请实施例方法包括：对区块链用户的用户数据进行聚类分析，以及对该区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理而得到模糊化数据，并由星际文件系统对该模糊化数据进行哈希计算而得到哈希值，在得到区块链用户的桶号以及哈希值之后，可以基于该桶号及哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户进行信息推荐。本申请实施例中，免除了中心服务器的参与，避免中心服务器被攻击而导致用户信息泄露，同时本地化差分隐私处理也保证了用户数据的隐秘性，增强了数据的安全性，降低隐私泄露的风险。

Information recommendation method and system based on blockchain and localized differential privacy protection

【技术实现步骤摘要】
基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统
本申请实施例涉及数据处理领域，具体涉及一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统。
技术介绍
在如今信息化的时代，信息过载成为普遍现象，为了解决这一问题，推荐系统应运而生。它致力于通过数据挖掘和人工智能技术将用户和项目之间进行特征关联，进而可为用户提供符合其兴趣爱好的个性化推荐。但是推荐系统在数据挖掘的过程中需要收集海量的用户信息，这种行为会增加用户隐私泄露的风险，从而使用户对推荐系统好感度降低，最终影响到公司或者企业的利益。收集目标用户的个人数据，并将目标用户的个人数据传输至中心服务器进行计算以获取推荐结果的方式是目前主流的推荐手段。但是，由于中心服务器的存在，使得数据的安全性无法保证，中心服务器还容易受到诸如单点故障和DDOS攻击等网络攻击。为此，亟需一种既能够准确地根据用户的兴趣爱好进行个性化推荐、又可以很好地保护用户隐私信息的推荐系统和推荐方法，以提升用户对推荐结果的好感度，提高推荐者的收益。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统，用于在进行信息推荐的同时保证用户数据的安全性和确保用户隐私信息不被泄露。本申请实施例第一方面提供了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法，包括：从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数，并根据所述第一函数对区块链用户的用户数据进行聚类分析，得到所述区块链用户的桶号；从所述目标区块中获取用于本地化差分隐私处理的目标哈希函数，并根据所述目标哈希函数对所述区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理，得到所述预处理数据对应的模糊化数据，所述预处理数据为所述区块链用户对用户数据进行预处理而得到的数据；向星际文件系统上传所述模糊化数据，并接收所述星际文件系统根据设定的哈希算法对所述模糊化数据进行计算而生成的哈希值；将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值上传至所述区块链中；基于所述区块链用户的桶号以及所述模糊化数据对应的哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户推荐目标信息。本申请实施例第二方面提供了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的推荐系统，包括：获取单元，用于从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数；聚类分析单元，用于并根据所述第一函数对区块链用户的用户数据进行聚类分析，得到所述区块链用户的桶号；所述获取单元还用于从所述目标区块中获取用于本地化差分隐私处理的目标哈希函数；处理单元，用于根据所述目标哈希函数对所述区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理，得到所述预处理数据对应的模糊化数据，所述预处理数据为所述区块链用户对用户数据进行预处理而得到的数据；收发单元，用于向星际文件系统上传所述模糊化数据，并接收所述星际文件系统根据设定的哈希算法对所述模糊化数据进行计算而生成的哈希值；所述收发单元还用于将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值上传至所述区块链中；推荐单元，用于基于所述区块链用户的桶号以及所述模糊化数据对应的哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户推荐目标信息。本申请实施例第三方面提供了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的推荐系统，包括：处理器、存储器、总线、输入输出设备；所述处理器与所述存储器、输入输出设备相连；所述总线分别连接所述处理器、存储器以及输入输出设备；所述输入输出设备用于从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数；所述处理器用于根据所述第一函数对区块链用户的用户数据进行聚类分析，得到所述区块链用户的桶号；所述输入输出设备还用于从所述目标区块中获取用于本地化差分隐私处理的目标哈希函数；所述处理器还用于根据所述目标哈希函数对所述区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理，得到所述预处理数据对应的模糊化数据，所述预处理数据为所述区块链用户对用户数据进行预处理而得到的数据；所述输入输出设备还用于向星际文件系统上传所述模糊化数据，并接收所述星际文件系统根据设定的哈希算法对所述模糊化数据进行计算而生成的哈希值，将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值上传至所述区块链中；所述处理器还用于基于所述区块链用户的桶号以及所述模糊化数据对应的哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户推荐目标信息。本申请实施例第四方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有指令，该指令在计算机上执行时，使得计算机执行前述第一方面的方法。从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：本申请实施例中，对区块链用户的用户数据进行聚类分析，以及对该区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理而得到模糊化数据，并由星际文件系统对该模糊化数据进行哈希计算而得到哈希值，在得到区块链用户的桶号以及哈希值之后，可以基于该桶号及哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户进行信息推荐。由于本申请实施例的信息推荐过程是由用户终端的应用程序执行的，即用户本地端进行信息推荐，因此，免除了中心服务器的参与，避免中心服务器被攻击而导致用户信息泄露。对用户的预处理数据进行了本地化差分隐私处理，这也保证了用户数据的隐秘性，避免用户数据流出本地，增强了数据的安全性，降低隐私泄露的风险。附图说明图1为本申请实施例中基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法一个流程示意图；图2为本申请实施例中基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法另一流程示意图；图3为本申请实施例中基于区块链和本地化差分隐私保护的推荐系统一个结构示意图；图4为本申请实施例中基于区块链和本地化差分隐私保护的推荐系统另一结构示意图。具体实施方式本申请实施例提供了一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法及系统，用于在进行信息推荐的同时保证用户数据的安全性和确保用户隐私信息不被泄露。请参阅图1，本申请实施例中基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法一个实施例包括：101、从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数，并根据第一函数对区块链用户的用户数据进行聚类分析，得到区块链用户的桶号；本实施例的信息推荐方法可应用于推荐系统，具体可以应用在信息推荐者需要向用户推荐其感兴趣的信息的场景中。其中，信息推荐者可以是企业、公司或者其他需要向大众推荐信息的个体或者单位，例如可以是需要进行广告宣传的商家、提供视频播放业务的企业等等。因此，信息推荐者一般可以通过应用程序或者APP等软件向用户的终端推荐相关的信息，则用户可以通过终端了解到该信息推荐者所推荐的信息。推荐系统可以通过安装在用户终端上的应用程序执行本实施例的方法。在进行信息推荐时，用户终端上的应用程序需要预先收集用户的用户数据，该用户数据包括了用户在终端上的任意操作行为数据，例如用户点击观看某部电影、浏览某个网店等操作行为数据。为便于用户数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法，其特征在于，包括：/n从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数，并根据所述第一函数对区块链用户的用户数据进行聚类分析，得到所述区块链用户的桶号；/n从所述目标区块中获取用于本地化差分隐私处理的目标哈希函数，并根据所述目标哈希函数对所述区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理，得到所述预处理数据对应的模糊化数据，所述预处理数据为所述区块链用户对用户数据进行预处理而得到的数据；/n向星际文件系统上传所述模糊化数据，并接收所述星际文件系统根据设定的哈希算法对所述模糊化数据进行计算而生成的哈希值；/n将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值上传至所述区块链中；/n基于所述区块链用户的桶号以及所述模糊化数据对应的哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户推荐目标信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链和本地化差分隐私保护的信息推荐方法，其特征在于，包括：
从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数，并根据所述第一函数对区块链用户的用户数据进行聚类分析，得到所述区块链用户的桶号；
从所述目标区块中获取用于本地化差分隐私处理的目标哈希函数，并根据所述目标哈希函数对所述区块链用户的预处理数据进行本地化差分隐私处理，得到所述预处理数据对应的模糊化数据，所述预处理数据为所述区块链用户对用户数据进行预处理而得到的数据；
向星际文件系统上传所述模糊化数据，并接收所述星际文件系统根据设定的哈希算法对所述模糊化数据进行计算而生成的哈希值；
将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值上传至所述区块链中；
基于所述区块链用户的桶号以及所述模糊化数据对应的哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户推荐目标信息。


2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述区块链用户对应的桶号以及所述模糊化数据对应的哈希值，根据推荐算法向目标区块链用户推荐目标信息，包括：
从所述区块链中获取多个所述区块链用户的桶号以及模糊化数据对应的哈希值，其中，每个所述区块链用户的桶号与哈希值相对应；
在多个所述区块链用户的桶号和哈希值中，确定与所述目标区块链用户的桶号相同的目标桶号，并获取所述目标桶号对应的目标哈希值，所述目标桶号与所述目标哈希值对应于同类区块链用户；
向所述星际文件系统获取所述目标哈希值对应的目标模糊化数据；
根据所述目标模糊化数据在所述本地化差分隐私处理的阶段中所使用的哈希函数，对所述目标模糊化数据进行恢复，得到所述同类区块链用户的目标数据；
基于所述同类区块链用户的目标数据，根据所述推荐算法向所述目标区块链用户推荐所述目标信息。


3.根据权利要求2所述的信息推荐方法，其特征在于，所述基于所述同类区块链用户的目标数据，根据所述推荐算法向所述目标区块链用户推荐所述目标信息，包括：
根据TOP-N算法对所述目标数据进行计算，对目标数据的频数进行排序，选取在预设范围内的统计结果对应的目标数据生成目标信息，并向所述目标区块链用户推荐所述目标信息，所述目标数据为所述目标模糊化数据的频数统计结果。


4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从区块链的目标区块中获取用于聚类分析的第一函数，包括：
从所述区块链的创世区块中获取所述第一函数，所述第一函数预先上传至所述创世区块中；
所述从所述目标区块中获取用于本地化差分隐私处理的目标哈希函数，包括：
从所述创世区块中获取所述目标哈希函数，所述目标哈希函数预先上传至所述创世区块中。


5.根据权利要求4所述的信息推荐方法，其特征在于，所述从所述创世区块中获取所述目标哈希函数，包括：
从所述创世区块中的哈希函数集合中获取所述目标哈希函数，所述哈希函数集合预先上传至所述创世区块中。


6.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值上传至所述区块链中，包括
将所述区块链用户的桶号、所述模糊化数据对应的哈希值以及所述区块链用户的用户名、当前时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，林良杰，王轩，徐睿峰，蒋琳，廖清，夏文，漆舒汉，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳，
类型：发明
国别省市：广东;44