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申请/专利权人：合肥理微大数据有限公司

摘要：本发明公开了基于用户行为和偏好的个性化内容推荐方法，涉及内容推荐技术领域，本发明，包括以下步骤：去中心化数据存储：将用户数据存储在区块链上，确保数据的不可篡改性和透明性；首先对即将存储的数据进行初步筛选；本发明，通过采用去中心化的数据存储方式，将用户数据存储在区块链上，利用区块链的不可篡改性和透明性，显著提高了数据的安全性，结合零知识证明等隐私保护技术，确保了用户在区块链上的匿名性，增强了用户对系统的信任度，这种信任是基于数据的加密处理和安全存储，以及智能合约的公正性与透明性，为用户提供了一个安全可靠的个性化推荐环境。

主权项：1.基于用户行为和偏好的个性化内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：去中心化数据存储：将用户数据存储在区块链上，确保数据的不可篡改性和透明性；S2：隐私保护的用户画像构建：通过零知识证明密码学技术，构建不泄露用户具体信息的用户画像，具体步骤如下：确定用户画像所需属性，不包括可识别个人身份的敏感信息；收集并清洗用户行为数据，进行预处理以去除无效或无关信息；对用户数据进行匿名化处理，确保不包含可追溯到个人身份的信息；利用零知识证明技术，证明用户属性组别，避免泄露具体个人信息；对用户画像属性进行加密处理；整合加密属性，形成用于推荐算法的加密用户画像；采用差分隐私的隐私保护数据分析技术，分析用户画像，发现用户群体趋势和偏好；对用户画像进行验证和测试，确保准确性和隐私保护的有效性；设计定期更新机制，用于反映用户行为和偏好的最新变化，同时保护隐私；实现访问控制机制，确保只有授权的系统和人员对用户画像数据进行访问；定期进行数据访问审计；获取用户明确同意收集和处理数据，提供数据退出或删除选项；S3：智能合约推荐逻辑：利用智能合约实现推荐逻辑，确保推荐过程的公正性和透明性，具体操作步骤如下：确定推荐目标和需求，包括推荐内容类型、用户画像属性及推荐逻辑规则；设计智能合约逻辑，实现用户画像输入、推荐算法执行及推荐结果输出；使用区块链编程语言编写智能合约代码；在智能合约中嵌入隐私保护措施；进行单元测试、集成测试和安全测试，确保智能合约的功能性和安全性；将智能合约部署到区块链平台，实现去中心化执行；将用户数据上链，确保数据不可篡改性和透明性；调用智能合约，输入用户画像和参数，自动执行推荐逻辑；输出推荐结果，并验证推荐结果是否符合预期推荐规则和标准；收集用户反馈，优化推荐算法；定期生成透明度报告，展示推荐逻辑调用次数和推荐结果分布；定期对智能合约进行审计，确保逻辑正确性和安全性；其中验证推荐结果是否符合预期推荐规则和标准的具体过程如下：首先通过推荐因素进行综合分析，其中推荐因素包括：准确率：分析推荐结果中正确推荐数量与总推荐数量的比例；上下文相关性：评估推荐结果与用户当前情境的相关性，并通过相关百分比进行量化，记为相关比；个性化强度：衡量推荐结果的个性化程度，即推荐内容与用户独特属性的匹配度，并赋予1-100的匹配度评分，记为匹分值；推荐结果的个性化创新度：推荐结果中包含的新颖元素或创新内容的比例，并记为个创比；将得到的准确率、相关比、匹分值及个创比归一化处理，代入以下公式：TPZ＝0.95zq+xb+pp+gc+1.251.21以得到推评值TPZ，式中zq、xb、pp及gc分别为准确率、相关比、匹分值及个创比，并以推评值TPZ作为衡量推荐结果验证的标准；再收集用户对推荐结果的反馈参数，用于对计算的推评值进行修正得到综分值ZFZ；将得到的综分值ZFZ与预设综分阈值进行比对，当综分值ZFZ大于综分阈值时，则判断推荐结果达到预设标准，反之则判断推荐结果未达到预设标准，当确定推荐结果未达到预设标准则根据用户对推荐结果的具体反馈优化推荐算法；其中收集用户对推荐结果的反馈参数对计算的推评值进行修正的过程如下：其中反馈参数包括：用户参数度：用户与推荐内容互动的深度和频率，并通过停留时间及互动次数进行量化，将得到的停留时间及互动次数归一化处理后分别乘以对应的权重因子并求和，得到用参值；用户决策时间：用户在接收推荐后做出决策所需的时间，用于反映推荐的相关性和吸引力；用户画像的动态更新频率，用户画像更新的频率和及时性，反映推荐系统对用户行为变化的响应速度；将得到的用参值、用户决策时间及用户画像更新频率归一化处理后，将用参值与用户画像更新频率的乘积与用户决策时间相除，得到用评比值，并以此用评比值作为衡量用户对推荐结果反馈的评价标准；将得到的推评值TPZ及用评比值归一化处理后代入以下公式：ZFZ＝TPZ+1.22*1-YPZ-1-0.26以得到综分值ZFZ，式中YPZ为用评比值，将得到的综分值ZFZ作为推荐结果最终的评估标准；S4：用户行为的加密分析：对用户行为数据进行加密处理，仅在获取到用户授权时进行分析；S5：激励机制设计：通过激励机制鼓励用户贡献数据同时保护其隐私权益。

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百度查询： 合肥理微大数据有限公司 基于用户行为和偏好的个性化内容推荐方法