Probabilistisk matris factorization (PMF) spelar en avgörande roll i rekommendationssystem. Det kräver en stor mängd användardata (t.ex. inköpsjournaler för användare och filmbetyg) för att förutsäga personliga preferenser, och därmed ger användarna högkvalitativa rekommendationstjänster, som exponerar risken för läckage av användarnas integritet. Differentiell integritet, som en påvisbar ram för skydd av privatlivet, har i stor utsträckning tillämpats på rekommendationssystem. Det är vanligt att olika individer har olika nivåer av integritetskrav på objekt. Den traditionella differentiella integriteten kan dock endast ge ett enhetligt skydd för alla användare. I detta dokument föreslår vi främst en probabilistisk matris factorization rekommendation system med personlig differential integritet (PDP-PMF). Det syftar till att uppfylla användarnas integritetskrav som anges på objektnivå i stället för att ge samma nivå av integritetsgarantier för alla. Vi utvecklar sedan en modifierad provtagningsmekanism (med begränsad differentiell integritet) för att uppnå PDP. Vi utför också en teoretisk analys av PDP-PMF-systemet och demonstrerar PDP-PMF-systemets integritet. Dessutom genomför vi de probabilistiska matris factorization system både med traditionella och med personlig differential integritet (DP-PMF, PDP-PMF) och jämföra dem genom en serie experiment. Resultaten visar att PDP-PMF-systemet fungerar bra för att skydda varje användares integritet och dess rekommendationskvalitet är mycket bättre än DP-PMF-systemet.
Zhang m.fl. REF föreslog en probabilistisk matris factorization med personlig differential integritet.
Probabilistic Matrix Factorization with Personalized Differential Privacy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}