2018 Reliable Medical Recommendation Based on Privacy-Preserving Collaborative Filtering

gy7777777 2018-08-27 原文

2018 Reliable Medical Recommendation Based on Privacy-Preserving Collaborative Filtering

传统的就要邻居的推荐系统:

(1)选出目标人的K个最近邻居

(2)预测评分

 

提出了PPMR算法

包括两个隐私操作:

(1)隐私的邻居选择:用的K-匿名算法,意味着邻居是根据目标人的相似度被秘密选择的。防止患者医疗信息受到攻击。

(2)基于邻域的差分隐私推荐:增强推荐功能

 

3 提出的方法(PPMR)

3.2  隐私的邻居选择

目的:私密地从候选者列表中选择k个邻居

3.2.1  去识别

算法:最优格点匿名化(Optimal Lattice Anonymization ,OLA)

与当前的去识别算法相比,它可以减少信息丢失,并且在医疗数据集中具有更快的性能。

结果:为最优解,因此,患者PG的性别可以是“男性”或“女性”,年龄PA可以是“0-4”,“5-9”,“10-14”等。入院日期PD可以是“2017” “,”2016“,”2015“等。

3.2.2  计算患者之间的相似度

3.2.3  选择最近邻居

从列表中选择K个最近邻居。

 

3.3 差分隐私推荐系统

(1)根据K个邻居预测出患者对药品的评分

(2)对评分结果加噪(指数机制)

(3)根据评分高低选出前n个推荐给患者

 

4 实验

PPMR算法和传统的非隐私保护的CF算法做对比

PPMR的表现非常接近非私人基线的表现,精确度损失不超过5%。这表明PPMR可以保持推荐的准确性,同时为个人提供全面的隐私。

 

创新点:

(1)新的去识别K-匿名算法

(2)第一项将协同过滤隐私保护与医疗结合的研究

 

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