【摘 要】
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针对集中式矩阵分解模型在进行兴趣点推荐时存在的内存需求多、计算成本高、隐私泄露风险大等问题,提出基于密文的去中心化推荐模型CDMF。比起统一收集处理所有数据的传统矩阵分解推荐方法,CDMF保持用户的数据在个人终端,以防出现大规模的集中计算;结合随机游走和Paillier加密算法实现基于密文的去中心化推荐;为了提高算法的时间性能,CDMF进一步引入个人兴趣点集合。在Foursquare和Gowall
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院 江苏苏州215006
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针对集中式矩阵分解模型在进行兴趣点推荐时存在的内存需求多、计算成本高、隐私泄露风险大等问题,提出基于密文的去中心化推荐模型CDMF。比起统一收集处理所有数据的传统矩阵分解推荐方法,CDMF保持用户的数据在个人终端,以防出现大规模的集中计算;结合随机游走和Paillier加密算法实现基于密文的去中心化推荐;为了提高算法的时间性能,CDMF进一步引入个人兴趣点集合。在Foursquare和Gowalla真实数据集上进行实验,实验结果从精确率、召回率及时间性能三方面证明了CDMF的有效性。该方法在保护隐私
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