Med den snabba ökningen av multimediatjänster och de enorma utbudet av videoinnehåll i sociala nät online har användarna svårt att få sina intressen tillgodosedda. Därför har olika personliga rekommendationssystem föreslagits. De bortser dock från att den allt snabbare spridningen av data från sociala medier har lett till den stora dataeran, som i hög grad har hämmat processen med videorekommendationer. Dessutom har ingen av dem tagit hänsyn till vare sig integriteten i användarnas sammanhang (t.ex. social status, ålder och hobbyer) eller videotjänstleverantörernas arkiv, som är extremt känsliga och av stort kommersiellt värde. För att hantera dessa problem föreslår vi ett moln-stödd differentialt privat video rekommendationssystem baserat på distribuerad online-inlärning. I vårt ramverk, tjänsteleverantörer modelleras som distribuerade kooperativa inlärare, rekommendera videor enligt användarens sammanhang, samtidigt anpassa video-urvalet strategi baserat på användaren-klick feedback för att maximera totala användarklick (mot). Med tanke på de stora sociala mediernas gleshet och heterogenitet föreslår vi också en ny geometrisk, differentierad privat modell, som i hög grad kan minska prestandaförlusten. Vår simulering visar att de föreslagna algoritmerna överträffar andra befintliga metoder och håller en känslig balans mellan total belöning och integritetsbevarande nivå. Index Terms-Diverential privacy, distribuerad online-inlärning, mediamoln, multimedia big data, online sociala nätverk (OSNs), video rekommendation.
För att ge personlig rekommendation i big data från sociala nätverk och upprätthålla användarnas integritet, föreslogs ett moln-assisterat differentialt privat video rekommendationssystem baserat på distribuerad online-inlärning REF.
Differentially Private Online Learning for Cloud-Based Video Recommendation With Multimedia Big Data in Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}