TY -的A2 Hassanien Abd E.I.baset AU -罗,Guixun盟——张,志远盟——张,镇江盟——刘,云非盟- Wang Lifu PY - 2020 DA - 2020/12/17 TI -智能保护隐私学习方法通过假的梯度来保护用户项目推荐系统SP - 6683834六世- 2020 AB -在这篇文章中,我们研究在推荐系统中保护隐私的问题。我们专注于保护物品被用户和提出一个新颖的保护隐私矩阵分解算法。在我们的算法中,用户将提交一份假的梯度,使中央服务器无法区分哪些项目由用户选择。我们让Kullback-Leibler真的和假的梯度分布之间的距离很小因此很难区别。使用理论和实验,我们表明,我们的算法可以减少时滞SGD,可以证明有很好的收敛精度不会下降。我们的算法实现了良好的隐私和准确性之间的权衡。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2020/6683834——10.1155 / 2020/6683834 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性