基于Python实现的差分隐私协同过滤推荐系统毕业设计.gz

简介：
本毕业设计旨在利用Python开发一种融合差分隐私技术的协同过滤推荐算法，以增强用户数据的安全性和隐私保护，同时保证推荐系统的准确性与实用性。 本段落的主要研究内容如下： - 分析了在推荐系统中加入差分隐私的重要性和必要性，并介绍了推荐系统的隐私保护背景以及国内外相关领域的研究现状。 - 推荐系统概述：文中对推荐系统的分类方法进行了介绍，重点探讨了协同过滤算法的研究进展。此外还详细描述了协同过滤的主要步骤包括收集用户偏好、寻找相似的用户或物品及计算和推荐过程。 - 差分隐私概念及其优势分析：介绍了差分隐私的概念，并对其与传统安全模型的优势进行比较研究；同时对差分隐私的重要性质以及常用的实现机制进行了探讨。 - 基于差分隐私协同过滤技术的应用设计、实施与评估。基于上述理论知识，本段落提出了一种使用用户为基础的协同过滤推荐系统的设计方案，在此系统中采用了两种不同的方法来计算相似度，并通过应用差分隐私算法对产生的推荐结果进行加密处理；最后将该设计方案应用于MovieLens数据集中不同规模的数据集上进行了实验对比分析。在测试过程中发现，可以找到一种较好的平衡点使推荐系统的准确性和用户隐私保护程度达到相对理想的水平。