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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法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：CN115659000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210972652.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法是由王晓明;王茜娴;黄斌枘;戴明湛设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法，其中，项目包括电影、音乐、图书、商品。本发明首先研究设计了一个基于正交矩阵的相似度密文计算算法，该算法能密文计算用户需求和项目属性之间的相似度并且能减少计算开销。在基于正交矩阵的相似度密文计算算法的基础上，本发明还结合联邦学习框架构建了一个有效的推荐方法。该发明可以有效提高推荐的准确性，同时保护用户和推荐代理的隐私。此外，根据可靠性分数选择性能较好的代理参与联邦推荐，进一步提高推荐准确性。在已定义的威胁模型下，证明了该方法能够满足用户和代理的隐私要求。实验表明，与现有方案相比，本发明具有较佳的安全性、准确度和效率。

本发明授权基于联邦学习和相似度密文计算的个性化项目推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习和相似度密文计算的个性化推荐项目方法，所述项目包括电影、音乐、图书、商品，其特征在于，所述项目推荐方法包括以下步骤： S1、系统初始化：可信中心TA为推荐代理Ageni，用户ui，j和云服务器生成并分发密钥，其中，假设一共有N个推荐代理，每个推荐代理都有M个用户和n个项目，第i个推荐代理表示为Ageni，推荐代理Ageni的第j个用户表示为ui，j，并且满足1≤i≤N，1≤j≤M；推荐代理Ageni的第i′个项目表示为Ii，i′，并且满足1≤i≤N，1≤i′≤n；可信中心TA首先运行密钥生成算法SOMC.KeyGenp，其中p为矩阵维度，得到实现加密功能的第一密钥KA，第二密钥Ks，1，Ks，2，...，Ks，N，第三密钥K1，K2，...，KN，第四密钥L和第五密钥J1，J2，...，JN；随后可信中心TA将KA，Ki，Ks，i发送给对应的推荐代理Ageni；将Ks，1，Ks，2，...，Ks，N和L发送给云服务器；将密钥Ji发送给对应的用户ui，1，ui，2，...，ui，M；可信中心TA给推荐代理Agen1，Agen2，...，AgenN生成身份标识ID1，ID2，...，IDN；给每一个项目Ii，i′生成对应的身份标识Iidi，i′；可信中心TA将推荐代理Agen1，Agen2，...，AgenN的可靠度分值RES1，RES2，...，RESN初始化为0，以及RES1，RES2，...，RESN的更新次数count1，count2，...，countN初始化为0； S2、数据加密：每一个项目Ii，i′的属性信息用p维向量表示，其中bii′，1，bii′，2，...，bii′，p表示项目Ii，i′的第1，2，...，p个属性值，符号表示转置运算；每一个推荐代理Ageni运行加密算法输出加密结果上传保存在云服务器中； S3、项目推荐：每一个用户ui，j的需求信息用p维向量表示，其中aij，1，aij，2，...，aij，p表示用户ui，j需求的第1，2，...，p个属性值，用户ui，j运行加密算法输出加密结果之后用户ui，j往输出结果中加入噪声得到随后，用户ui，j将加密加噪的需求向量发给推荐代理Ageni，通过推荐代理Ageni和云服务器交互，执行项目推荐算法得到被推荐的项目Iopt和对应的身份标识Iidopt发送给用户ui，j，其中是用户ui，j的加密加噪需求向量，是推荐代理Ageni的项目属性密文数据集，Wi是推荐代理Ageni的推荐权值矩阵，{RESi，i＝1，2，...，N}是每一个推荐代理的可靠度分值数据集，L是云服务器私钥，是实现选择推荐代理的第一、第二门限值； S4、更新可靠度分值：每一个用户ui，j收到推荐结果之后，生成评分矩阵Ri，j，用户ui，j往评分矩阵Ri，j中加入噪声得到并生成评分标识向量并运行加密算法得到加密加噪评分矩阵R′i，j，计算其中符号“·”表示乘法运算；随后，用户ui，j将R′i，j，发给推荐代理Ageni；通过推荐代理Ageni和云服务器交互，执行更新可靠度分值算法更新推荐代理Ageni的可靠度分值，其中是推荐代理Ageni收到的所有加密反馈，Fi是给推荐代理Ageni发过反馈的用户集合，RESi是推荐代理Ageni的可靠度分值，counti是推荐代理Ageni的可靠度分值RESi的更新次数。

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