满足本地化差分隐私的推荐系统中隐私预算的优化设置

摘要：

推荐系统可帮助用户从众多的数据中发现用户所需数据,与此同时,上传用户原始数据给服务器也可能泄露用户隐私.本文使用本地化差分隐私技术为推荐系统中的用户数据提供隐私保护.在本地化差分隐私模型中,隐私预算控制用户数据的隐私保护程度,较高的隐私预算通常意味着较高的分析准确性.为在最小化隐私损失的同时最大化推荐准确性,我们将隐私预算设置问题建模为多臂赌博机问题,并提出基于置信度上界的学习策略帮助用户选择最优的隐私预算.考虑到用户对不同数据的敏感程度不同,我们对学习策略进行了改进.真实数据集上的实验结果表明,所提策略可以帮助用户选出合适的隐私预算,可有效提高用户的累计收益.

关键词：推荐系统、本地化差分隐私、隐私预算、强化学习、多臂赌博机

所属期刊栏目：52

分类号：TP309.2;TN929.5;TP18

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：1481-1499