基于关联规则满足用户隐私保护的个性化推荐方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201410283430.9
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2014-06-23
申请人：
中国科学院软件研究所

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于关联规则满足用户隐私保护的个性化推荐方法及系统
申请号	CN201410283430.9	申请日期	2014-06-23
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-09-17	公开/公告号	CN104050267A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	中国科学院软件研究所	申请人地址	北京市海淀区中关村南四街4号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院软件研究所	当前权利人	中国科学院软件研究所
发明人	丁丽萍;卢国庆
代理机构	北京君尚知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	冯艺东

摘要

本发明公开一种基于关联规则满足用户隐私保护的个性化推荐方法及系统。该方法应用维规约技术得到原始数据的规约表示，并采用拉普拉斯机制或者指数机制保证规约过程满足ε1‑差分隐私；应用闭频繁模式挖掘技术构建规约数据对应的前缀树，并利用拉普拉斯机制扰动频繁模式对应的支持度计数，保证满足ε2‑差分隐私；同时利用一致性约束后置处理保证输出结果的可用性；挖掘前缀树，获得满足ε‑差分隐私的频繁模式集合及其对应的支持度计数；应用关联规则发现算法，获得满足最小支持度和最小置信度，以及ε‑差分隐私的强关联规则集合。本发明有效解决了用户隐私保护和提升个性化推荐系统性能之间的矛盾，可广泛应用于电子商务、社交网络、广告等个性化推荐系统。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供