隐私保护的跨域序列推荐
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2024-01-30 v1
摘要
跨域序列推荐是推荐系统的一个重要发展方向。它结合了序列推荐系统和跨域推荐系统的特点，能够捕捉用户的动态偏好并缓解冷启动用户问题。然而，近年来人们越来越关注自己的隐私。他们不希望别人知道自己刚刚购买了什么、刚刚观看了什么视频以及刚刚从哪里来。如何保护用户的隐私已成为一个亟待解决的问题。在本文中，我们提出了一种新颖的隐私保护跨域序列推荐系统，该系统可以在保护用户隐私的同时为用户提供推荐服务。具体而言，我们在数据上定义了一种新的差分隐私，同时考虑了 ID 信息和顺序信息。然后，我们设计了一个满足该差分隐私的随机机制，并提供了其理论证明。我们的 PriCDSR 是一种非侵入式方法，可以采用任何跨域序列推荐系统作为基础模型，而无需对其进行任何修改。据我们所知，我们的 PriCDSR 是首个研究跨域序列推荐系统中隐私问题的工作。我们在三个领域进行了实验，结果表明，尽管引入了噪声，我们的 PriCDSR 仍然优于仅使用单一领域数据的推荐系统。
引用
@article{arxiv.2401.15369,
title = {Privacy-Preserving Cross-Domain Sequential Recommendation},
author = {Zhaohao Lin and Weike Pan and Zhong Ming},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15369},
year = {2024}
}