基于用户画像与隐私保护的个性化推荐研究.pdf

摘要

个性化推荐系统是现代电子商务中不可或缺的一部分，它可以根据用户的兴

趣、偏好、历史行为等信息，为用户推荐个性化的商品和服务。但在为用户提供

个性化推荐的同时，推荐系统也会涉及到用户隐私保护的问题。如何在保护用户

隐私的前提下提供更好的个性化推荐服务，一直是推荐系统领域的研究热点．为

了解决这一问题，本文研究了协同过滤算法中的SVD++矩阵分解，将标签向量

和拉普拉斯机制、高斯机制引入到矩阵分解模型中．标签向量表示商品或用户的

特征向量，将其与用户和商品的隐含特征一起进行矩阵分解，从而得到用户对商

品的评分预测．同时为了保护用户隐私信息，本文使用了差分隐私拉普拉斯噪声

和高斯噪声通过SGD梯度扰动处理，通过对模型参数进行微小扰动来防止攻击

者对模型参数的推断攻击．实验结果表明，本文提出的算法可以有效地保护用户

的隐私信息，并提高推荐系统的准确性和推荐效果，相比其他传统的推荐算法，

本文提出的算法可以提供更好的推荐效果和更高的用户满意度．

然而，要想实现真正的隐私保护，还需要进一步改进算法．如何在保护用户

隐私的前提下提高推荐系统的效率和扩展性，如何在不增加过多计算复杂度的情

况下提高算法的精度和鲁棒性等问题，都需要进一步研究和探索．首先，添加差

分隐私高斯噪声会影响推荐系统的准确性和推荐效果．虽然可以通过调整噪声的

参数来平衡隐私保护和推荐准确性，但是过多的噪声会导致推荐结果的不准确性，

降低用户对推荐系统的信任度．其次，使用SGD梯度扰动处理会增加计算和存

储成本，因为需要在训练过程中添加噪声，同时需要存储大量的噪声参数．因此，

在实际应用中需要平衡隐私保护、计算和存储成本之间的关系，以达到最佳的效

果和性能．本文提出的Gau+UI-LABEL-sⅦ++算法是一种有效的隐私保护方法，

可以在保护用户隐私的同时提高推荐系统的准确性和推荐效果，该算法可以适应

不同的推荐场景和数据集，具有很强的灵活性和适应性．

关键词：用户信息；SⅥ)++；差分隐私；个性化推荐

ABSTRACT

Personalizedanofmodem

recommendationisindispensable

systempart

canrecommendandservicesforusers

e=commerce，itpersonalizedgoodsaccording

totheirbehaviorandother

interests，preferences，historicalinformation．However,

whilerecommendationforrecommendation

providingpersonalizedusers，thesystem

alsoinvolvestheofusers．Howtobetter

privacyprotectionprovidepersonalized

recommendationserviceontheofuserhasbeena

premiseprivacy

protectingalways

researchinthefieldofrecommendationordertosolvethis

hotspotsystem．Inproblem，

thisthesisstudiesSVD++matrixincollaborative

decompositionfilteringa