毕业设计：基于差分隐私保护技术的协同过滤推荐系统设计与实现.zip

毕业设计：基于差分隐私保护技术的协同过滤推荐系统设计与实现 主要研究内容如下： （1）分析了在推荐系统中加入差分隐私的重要性和必要性，介绍了推荐系统隐私保护的研究背景和目前国内外推荐系统、差分隐私技术以及二者结合产物的研究现状。 （2）推荐系统概述。介绍推荐系统的主要分类方法和对于协同过滤推荐算法的研究；介绍了协同过滤算法的主要步骤：收集用户偏好、找到相似的用户或者物品、计算并推荐。 （3）差分隐私概述。分析了差分隐私的概念和该模型相对于传统安全模型的优势，研究了差分隐私的性质和常用的实现机制。 （4）基于差分隐私的协同过滤推荐系统的设计、实现与测试。基于前面的理论知识，设计了一个使用基于用户的协同过滤的推荐系统,其中相似度采用两种方法计算，并使用差分隐私将推荐结果进行加密。然后将设计出来的系统应用于MovieLens的两个不同规模的数据集上进行实验比较和分析，通过测试，找到可以相对较好地平衡推荐结果准确度和隐私保护程度的隐私预算。