POI推荐中的多源数据融合和隐私保护方法

王利娥; 王艺汇; 李先贤

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2022021104

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (01) : 87 -101. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022021104

POI推荐中的多源数据融合和隐私保护方法

王利娥, 王艺汇, 李先贤

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摘要

随着移动定位技术的发展，兴趣点(point-of-interest, POI)推荐技术已经成为推荐领域中的研究热点之一。受限于用户的签到能力，POI推荐中存在严重的数据稀疏问题，而融合多源数据的POI推荐又面临着多重隐私挑战。涉及多来源的数据具有多样性、多元性等隐私特征，隐私泄漏机理更为复杂多样，其隐私保护问题更具挑战性。为此，本文提出一种基于注意力机制和隐私保护的多源POI推荐——MultiAM&PP＿POI,能够在保护隐私的前提下有效提高POI推荐的精度。为了实现数据的有效融合，本文采用LDA主题模型提取用户在不同领域中的潜在特征，并利用注意力机制来自适应地训练，学习不同领域的潜在特征对POI推荐结果的影响，同时利用多层感知器来实现不同领域潜在特征的迁移。针对多源POI推荐中的隐私问题，本文利用联邦学习框架将原始数据保存在本地，各参与方只需交互加密后的潜在特征，并改进了注意力机制和多层感知器，使其可在密文状态下完成训练，以保护用户隐私的安全。最后通过实验验证，本文模型能够在保护用户隐私前提下，相比单源联邦模型和其他跨域模型，在推荐精度方面分别提升3.05和4.42个百分点。