文档介绍：该【基于时序行为挖掘和隐私保护的协同过滤推荐算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于时序行为挖掘和隐私保护的协同过滤推荐算法研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,人们对个性化推荐系统的需求越来越大,协同过滤算法成为了一种十分流行的推荐技术,其基本思想是通过分析用户行为历史数据,发现用户兴趣爱好,从而向用户推荐可能感兴趣的商品或服务。然而,传统协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动、同步更新等问题,同时在推荐过程中,用户的隐私数据也容易泄露。因此,本研究提出了一种基于时序行为挖掘和隐私保护的协同过滤推荐算法,该算法可以通过挖掘用户的时序行为数据,引入时间因素来改进推荐效果,同时利用差分隐私技术保护用户隐私。,提高推荐的准确率和用户满意度,具体研究目标如下:(1)通过挖掘用户的时序行为数据,建立用户的兴趣模型,提高推荐的准确率和个性化程度。(2)引入时间因素,将用户历史行为数据进行划分和记录,提高推荐的时序性,为用户提供更加符合其当前兴趣的推荐结果。(3)利用差分隐私技术对用户隐私数据进行保护,确保用户数据的安全性和私密性。:(1)数据预处理:对原始数据进行处理,包括数据清洗、去重、格式转换等。(2)建立时序行为数据模型:利用时序模型建立用户的兴趣模型,引入时间因素,将用户历史行为数据进行划分和记录。(3)基于时序模型的协同过滤算法:利用用户时序行为数据模型和协同过滤算法进行推荐。(4)差分隐私保护:通过引入差分隐私技术,对用户的隐私数据进行保护,确保用户数据的安全性和私密性。(5)评测和分析:对算法进行评测和分析,比较不同算法的推荐效果和用户满意度。[1]Kazienko,P.,Kajdanowicz,T.,&Wierzbicki,A.(2012,September).(-382).Springer,Berlin,Heidelberg.[2]Lian,D.,Zhao,L.,Xie,X.,&Liu,H.(2018).Towardsprivacy-,21(1),137-156.[3]Wu,M.,Zhang,J.,Li,Z.,&Wang,J.(2019).,49,1-10.