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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116383488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310260656.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法及系统是由刘洋;许万寅;王轩;刘川意;蒋琳;吴宇琳;漆舒汉设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法及系统，所述方法包括：云服务器生成项目矩阵，并将所述项目矩阵发送给客户端；所述客户端根据本地评分数据集生成用户矩阵和用户平均评级向量，然后获取第一梯度、第二梯度和第三梯度并对所述第二梯度进行差分隐私处理，得到目标梯度；所述云服务器根据所述目标梯度更新所述项目矩阵；所述客户端获取更新后的所述项目矩阵并重新执行获取第一梯度、第二梯度和第三梯度的步骤，直至满足目标收敛条件。本发明提出的基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法，通过将用户平均评分数据引入矩阵分解模型中，使得评分预测更加准确，实现了以用户为中心的推荐方法。

本发明授权一种基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于本地差分隐私的以用户为中心的推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 云服务器生成项目矩阵，并将所述项目矩阵发送给客户端，其中，所述项目矩阵中包括多个项目矩阵向量； 所述客户端获取所述项目矩阵和本地评分数据集，并根据所述本地评分数据集生成用户矩阵和用户平均评级向量，其中，所述用户矩阵中包括多个用户矩阵向量； 所述客户端根据所述项目矩阵向量、用户矩阵向量和用户平均评级向量获取第一梯度、第二梯度和第三梯度； 所述客户端根据所述第一梯度和所述第三梯度更新所述用户矩阵向量和所述用户平均评级向量； 所述客户端对所述第二梯度进行差分隐私处理，得到目标梯度，并将所述目标梯度发送给所述云服务器； 所述云服务器获取所述目标梯度，根据所述目标梯度更新所述项目矩阵，并将更新后的所述项目矩阵发送给所述客户端； 所述客户端获取更新后的所述项目矩阵并重新执行根据所述项目矩阵向量、用户矩阵向量和用户平均评级向量获取第一梯度、第二梯度和第三梯度的步骤，直至满足目标收敛条件； 当满足所述目标收敛条件，所述云服务器生成目标项目矩阵并发送至所述客户端； 所述客户端生成目标用户矩阵和目标用户平均评级向量，并根据所述目标项目矩阵、所述目标用户矩阵和所述目标用户平均评级向量获取目标用户的预测评分，并将满足第一预设条件的所述预测评分对应的项目推荐给所述目标用户； 所述第一梯度为用户矩阵梯度； 所述第二梯度为项目矩阵梯度； 所述第三梯度为用户评级梯度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳西丽大学城哈工大校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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