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第３８卷第５期计算机应用与软件Ｖｏｌ３８Ｎｏ．５
２０２１年５月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＭａｙ２０２１
推荐系统中的隐私保护矩阵分解算法研究
１１２１
崔炜荣徐龙华杜承烈李宝
１（安康学院电子与信息工程学院陕西安康７２５０００）
２（西北工业大学计算机学院陕西西安７１００７２）
摘要针对协同过滤推荐系统中的用户数据和模型保护问题，提出一种隐私保护矩阵分解算法。该算法基
于分布式架构，其梯度下降优化过程由服务器和各个用户相互协作完成。每轮迭代中，服务器仅从客户端得到物
品隐藏因子向量梯度更新信息，从而有效保护了用户评分和推荐模型。基于多方安全求和的原理，在梯度更新过
程中加入混淆机制，实现了对用户评分“存在性”的保护。开发系统原型并与现有方法进行实验对比，结果表明，
该方法在保护用户隐私的同时能够提供更好的推荐准确度。
关键词推荐系统协同过滤隐私保护矩阵分解
中图分类号ＴＰ３９１文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２１．０５．０５１
ＰＲＩＶＡＣＹＰＲＥＳＥＲＶＩＮＧＭＡＴＲＩＸＦＡＣＴＯＲＩＺＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭ
ＩＮＲＥＣＯＭＭＥＮＤＥＲＳＹＳＴＥＭ
１１２１
ＣｕｉＷｅｉｒｏｎｇＸｕＬｏｎｇｈｕａＤｕＣｈｅｎｇｌｉｅＬｉＢａｏ
１（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｋａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｎｋａｎｇ７２５０００，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７２，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｍａｔｒｉｘｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｕｓｅｒｄａｔａａｎｄｍｏｄｅｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ
ｉｎｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｂａｓｅｄｏｎａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ａｎｄｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔ
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