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基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐
被引量:
6
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作者
蒋宗礼
乔向梅
《计算机系统应用》
2018年第10期189-195,共7页
通过对用户进行模糊C均值聚类,使其以不同的隶属度隶属于不同聚类,解决了因硬聚类导致的推荐准确度低的问题,获得更加准确的聚类效果;针对推荐算法的隐私泄露问题,通过将Laplace噪声引入到模糊C均值聚类过程中,实现基于差分隐私保护的模...
通过对用户进行模糊C均值聚类,使其以不同的隶属度隶属于不同聚类,解决了因硬聚类导致的推荐准确度低的问题,获得更加准确的聚类效果;针对推荐算法的隐私泄露问题,通过将Laplace噪声引入到模糊C均值聚类过程中,实现基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐.实验结果表明,该算法在保证推荐质量的同时有效改善了推荐系统的安全性.
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关键词
协同过滤
模糊C均值聚类
差分隐私
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题名
基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐
被引量:
6
1
作者
蒋宗礼
乔向梅
机构
北京工业大学信息学部
出处
《计算机系统应用》
2018年第10期189-195,共7页
文摘
通过对用户进行模糊C均值聚类,使其以不同的隶属度隶属于不同聚类,解决了因硬聚类导致的推荐准确度低的问题,获得更加准确的聚类效果;针对推荐算法的隐私泄露问题,通过将Laplace噪声引入到模糊C均值聚类过程中,实现基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐.实验结果表明,该算法在保证推荐质量的同时有效改善了推荐系统的安全性.
关键词
协同过滤
模糊C均值聚类
差分隐私
Keywords
collaborative filtering
fuzzy C-means clustering
differential privacy
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于差分隐私保护的模糊C均值聚类推荐
蒋宗礼
乔向梅
《计算机系统应用》
2018
6
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