CN103971060A - 移动电子商务实时推荐中的p2p隐私管理方法 - Google Patents
移动电子商务实时推荐中的p2p隐私管理方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，首先建立好友圈，并选定该好友圈的代理；其次好友圈的普通用户将增量数据打包发给代理，代理将增量数据进行匿名处理后发送至推荐服务器；再者推荐服务器分析增量数据包，并获得相应推荐商品集反馈给代理；最后代理收到推荐商品集，并分发给相应的用户。本发明在推荐过程中，对于用户的增量数据未做任何处理，因此可以获得较高精度的推荐，但同时又实现了用户数据的匿名，使推荐系统无法区分某个增量数据包对应于某个移动用户。并且由于移动用户的移动性，某个移动用户可能不会一直处于某个区域或者一直由某个终端代理转发，因此用户隐私数据得到很好的保护。
Description
技术领域
本发明属于移动电子商务领域，具体涉及移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法。
背景技术
电子商务方兴未艾，随着智能手机和以iPad为标志的平板电脑等智能终端的广泛应用和移动通信技术的飞速发展，移动电子商务成为当前流行的一种商务模式，改变着人们的工作和生活方式。所谓移动电子商务就是指手机、PDA及掌上电脑等无线终端与无线上网技术结合进行的B2B、B2C或C2C的电子商务体系。相对于传统的电子商务而言,移动电子商务可以真正使任何人在任何时间、任何地点进行网购，实现随时随地、线上线下的购物与交易，比如等车、睡前等碎片时间瞬间购买商品、参加团购等，彻底摆脱时间和地域的限制,实现了有弹性的购物环境。移动电子商务给用户带来了全新的商务体验，彻底改变用户的生活工作方式。进入3G时代，智能手机发展迅猛，无论是用户普及率还是使用体验都在逐渐提高，越来越多的人尝试利用手中的移动终端随时随地的享受移动互联网所带来便利与乐趣。凭借其新颖的技术及其应用的优越性,移动电子商务显示出强大的生命力,具有很大的潜在应用前景。
移动商务能更便捷地针对用户个人提供独特的个性化服务,这是移动商务最大的优势所在。同时,信息过载问题与流量费用偏高之间的矛盾也迫切要求商家实施更好的个性化服务。推荐系统(Recommender Systems)通过分析用户的兴趣而且提供个性化的推荐建议来处理信息的过载问题。个性化推荐系统在某种程度上来说是一把双刃剑：在海量信息空间为用户推荐所需要的，解决信息超载问题；但同时也收集用户的隐私信息，存在隐私泄露的安全隐患。因此个性化推荐系统的隐私安全机制就显得尤为重要：不但要考虑推荐的精度和实时性，还要考虑保护用户的隐私信息。传统的个性化推荐系统，都是定期对数据进行分析，然后对模型进行更新，进而利用新的模型进行个性化推荐，由于是离线计算，通常可以采用数据聚合、伪装和加密等技术来保护数据隐私。想要取得移动商务真正的成功，就必须意识到移动商务的中心是用户，了解用户的需求是关键。此外，结合移动商务本身的特殊性，移动商务推荐的隐私保护机制应具有高度个性化、实时性以及轻量级计算等特性，比如某南方用户在东北出差，希望购买保暖的羽绒服，而推荐系统推荐的依然是适合南方穿的薄衣服，这就没有很好的符合用户的需求。如果推荐系统能根据位置信息做出推荐反馈，推荐周围的人都在买的羽绒服则可能收到较好的效果，能够为用户提供更准确的推荐。由于实时性、高精度的要求，传统隐私保护技术已不能适应移动商务推荐的要求，因此移动商务推荐系统的隐私保护更具挑战性，主要问题体现在以下几个方面：
①由于个性化、高精度要求，使得移动商务推荐系统应尽可能多的搜集实时增量数据，采用传统的聚合或添加噪音等隐私保护技术会大大降低推荐质量。
②由于移动终端内存和计算能力有限，使得隐私保护算法本身不能太复杂，而对收集的实时数据采用传统的加密等隐私保护技术会从而导致性能降级或可用性丧失，甚至电池耗尽。
③由于移动终端的屏幕及存储能力有限，推荐的商品应少而精，否则丧失推荐的必要性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其能够结合移动商务的特性，在保证个性化推荐系统的精确性、实时性的前提下，保证用户隐私安全。
为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
一种移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，包括如下步骤：
步骤1，移动用户在需要获得推荐时，采用特定的物理动作触发该移动用户的智能终端即发起终端内的好友搜索；此时该发起终端通过无线定位方式确定自己的位置，并将其位置信息发送给推荐服务器；推荐服务器在接收到发起终端发送的位置信息后，将距离发起终端最近的k个智能终端即邻居终端的信息发送给发起终端；发起终端联系这k个邻居终端，如果k个邻居终端中已存在一个或多个好友圈，则发起终端作为普通用户选择加入到最近的好友圈中，并向该好友圈所属代理发布加入信息；如果k个邻居终端中均不存在好友圈，则构建好友圈，由发起终端或邻居终端中隐私要求最高的担任代理，并由该代理向其余终端即普通用户发布好友圈的构建信息；
步骤2，好友圈的普通用户将各自的增量信息即用户ID、历史购物数据、时戳、隐私需求和时效限制打包为增量数据包后发送给该好友圈的代理；代理检测这些增量数据包是否满足隐私需求即判断是否存在k个增量数据包且满足l-多样性；如果不满足隐私需求，则检查是否超出时效限制，若未到时效限制则等待其他用户的增量数据包，直到满足隐私需求后，则将该好友圈所产生的所有增量数据包进行编号后，并对这些增量数据包采用最小相似算法进行聚集，重构出匿名数据包后发给推荐服务器；
步骤3，推荐服务器分析匿名数据包内的增量数据包，并根据推荐算法检索产品信息库，获得各个增量数据包所对应的推荐商品集，并附上对应的编号后反馈给代理；
步骤4，代理收到推荐服务器发来的这些推荐商品集，丢弃虚拟增量数据包所对应的推荐商品集，并根据编号分发推荐商品集给相应的移动用户。
上述步骤1中，当好友圈的代理与发起终端的位置最近时，则该好友圈为最近的好友圈。
上述步骤1中，当移动用户离开原来位置达到设定的阈值时，则视为离开；此时该移动用户需要推荐时向代理发送信息，在时效限制内未得到回复，则视为离开，则该移动用户重新发起加入机制。
上述步骤2中，若代理收到的有效增量数据包在时效限制内依然不满足隐私需求，则代理将选择生成虚拟增量数据包。
上述步骤2中，生成的虚拟增量数据包的商品信息应选择有效增量数据包中出现频度高的商品信息和有效增量数据包中未出现的商品信息来构成虚拟数据包。
上述步骤2中，进行编号的增量数据包包括代理所对应的有效增量数据包、普通用户所对应的有效增量数据包和虚拟增量数据包。
上述步骤2中，代理根据普通用户的有效增量数据包到达的先后顺序进行编号，其次再对代理的有效增量数据包，最后对虚拟增量数据包进行编号。
上述所述虚拟数据包的时效限制设为无限，以区分有效数据包。
上述步骤3中，所述推荐算法为基于协同过滤的推荐算法或基于内容的推荐算法。
与现有技术相比，本发明具有如下特点：
1、P2P好友圈管理：采用某种物理动作，比如摇一摇方式进行最近k邻居搜索，自动选择最先发起终端或性能最好的终端作为代理，离开地理位置超过某阈值则视为离开。
2、匿名转发管理：用户将增量数据包发给代理，由代理将收到数据包以最小相似度数据聚集方式(为保证数据的差异性，防止一致性攻击)向推荐服务器请求推荐，推荐系统根据各精确的数据包进行推荐，但无法确定用户与数据包之间的对应关系，从而实现保证推荐质量的同时达到隐私保护的目的。
3、在不满足隐私保护需求(k-匹配)时，采用产生虚拟增量数据包的方式保证推荐的时效性。
附图说明
图1为本发明的移动商务推荐中的隐私保护过程。
图2为本发明的匿名推荐过程。
具体实施方式
一种移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，如图1所示，其主要包括如下步骤：
步骤1，移动用户在需要获得推荐时，采用特定的物理动作(如摇一摇或按键选择)触发该移动用户的智能终端即发起终端内的好友搜索。此时该发起终端通过无线定位方式确定自己的位置，并将其位置信息发送给推荐服务器。推荐服务器在接收到发起终端发送的位置信息后，将距离发起终端最近的k个智能终端即邻居终端的信息发送给发起终端。发起终端联系这k个邻居终端，如果k个邻居终端中已存在一个或多个好友圈，则发起终端作为普通用户选择加入到最近的好友圈中，并向该好友圈所属代理发布加入信息。如果k个邻居终端中均不存在好友圈，则构建好友圈，由发起终端或邻居终端中隐私要求最高的担任代理，并由该代理向其余终端即普通用户发布好友圈的构建信息。
当好友圈的代理与发起终端的位置最近时，则该好友圈为最近的好友圈。当移动用户离开原来位置达到设定的阈值时，则视为离开；此时该移动用户需要推荐时向代理发送信息，在时效限制内未得到回复，则视为离开，则该移动用户重新发起加入机制。
步骤2，好友圈的普通用户将各自的增量信息即用户ID、历史购物数据、时戳、隐私需求和时效限制打包为增量数据包后发送给该好友圈的代理。代理检测这些增量数据包是否满足隐私需求即判断是否存在k个增量数据包且满足l-多样性。如果不满足隐私需求，则检查是否超出时效限制，若未到时效限制则等待其他用户的增量数据包，直到满足隐私需求后，则将该好友圈所产生的所有增量数据包进行编号后，并对这些增量数据包采用最小相似算法进行聚集，重构出匿名数据包后发给推荐服务器。
若代理收到的有效增量数据包在时效限制内依然不满足隐私需求，则代理将选择生成虚拟增量数据包。所述虚拟数据包的时效限制设为无限，以区分有效数据包。生成的虚拟增量数据包的商品信息应选择有效增量数据包中出现频度高的商品信息和有效增量数据包中未出现的商品信息来构成虚拟数据包。
进行编号的增量数据包包括代理所对应的有效增量数据包、普通用户所对应的有效增量数据包和虚拟增量数据包。代理根据普通用户的有效增量数据包到达的先后顺序进行编号，其次再对代理的有效增量数据包，最后对虚拟增量数据包进行编号。
步骤3，推荐服务器分析匿名数据包内的增量数据包，并根据推荐算法检索产品信息库，获得各个增量数据包所对应的推荐商品集，并附上对应的编号后反馈给代理。所述推荐算法为基于协同过滤的算法或基于内容的推荐算法。
步骤4，代理收到推荐服务器发来的这些推荐商品集，根据编号丢弃虚拟增量数据包所对应的推荐商品集，并根据编号分发推荐商品集给相应的移动用户。
至此，整个推荐过程已完成，我们可以看到在推荐过程中，对于用户的增量数据未做任何处理，因此可以获得较高精度的推荐，但同时又实现了用户数据的匿名，使推荐系统无法区分某个增量数据包对应于某个移动用户。并且由于移动用户的移动性，某个移动用户可能不会一直处于某个区域或者一直由某个终端代理转发，因此用户隐私数据可以得到很好的保护。
本发明需要在移动用户的智能终端内的设置P2P管理模块和数据管理模块。其中
一、P2P管理模块：用于构建P2P式完全开放式好友圈，管理用户的加入、离开，以及代理的选举。用户可以就近加入新的好友圈，也可以因地理位置的移动而离开好友圈。
1、加入管理：
好友圈的构建是基于P2P，每个用户节点之间是相互平等的，用户在需要加入好友圈时某种物理动作(比如摇一摇等)触发好友搜索程序，进行最近邻居搜索(通过GPS、基站、wifi定位等方式)，就近联系k个最近邻居，如果k个邻居中已存在一个或多个好友圈，则选择加入最近的好友圈，并向所属代理发布加入信息。如果k个邻居中均不存在好友圈，则构建好友圈，由发起终端担任代理，向邻居发布好友圈的构建信息。
2、代理选举：
一般情况下，代理由发起终端担任代理。但如果存在用户隐私要求高，可由隐私要求高的终端担任代理，因为隐私要求高也就意味着要求好友数目较多，代理需要处理的数据就多。
3、离开管理：
普通用户离开原来位置达到某一阈值，则视为离开。用户需要推荐时向代理发送信息，指定时间内未得到回复，则视为离开，需要重新发起加入机制。
二、数据管理模块：用于实时更新增量数据采取匿名转发方式，由代理统一匿名转发提交增量数据，保证推荐的精确性、实时性和匿名性。
1、数据打包
用户为了获得更好的推荐效果，应向推荐系统提供个性化的信息，包括某时效内的历史购物数据、兴趣、隐私要求等。数据打包格式如表1所示。
表1数据打包格式
2、数据聚集
为保证数据的多样性，防止一致性攻击，代理在选择数据包时采用最小相似度方式聚集数据，但如果数据包数目不够多或条件不允许的情况下，代理可选择生成虚拟数据包的方式达到数据包多样化的目的。
3、虚拟数据包的生成方式
为保证数据的多样性，根据用户的隐私要求，生成虚拟数据包的商品信息尽量选择有效数据包中的部分出现频度高的商品，再选择部分不包含在有效数据包中的商品信息，构成虚拟数据包。
4、匿名处理
代理收到用户的数据包后，为保证数据的多样性，根据历史购物数据项采用最小相似度方式聚集，检查是否满则用户隐私需求(如k-匿名)，不满足时检查是否超出时效限制，未到时效限制则等待其他用户数据包，直到满足隐私需求后对数据进行匿名打包后发给推荐服务器。如已达到时效限制时仍不满足隐私需求，则生成虚拟数据包，打包并发送。具体的流程参见图2。
匿名数据包的构建方法：去掉ID，根据数据包到达时间先后给定序号，虚拟数据包的时效限制为无限，以此用于区分有效数据包。匿名后数据格式见表2。
表2匿名数据包
| 1 | 历史购物数据 |
| 2 | 历史购物数据 |
| …… | …… |
Claims (9)
1.移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是包括如下步骤：
步骤1，移动用户在需要获得推荐时，采用特定的物理动作触发该移动用户的智能终端即发起终端内的好友搜索；此时该发起终端通过无线定位方式确定自己的位置，并将其位置信息发送给推荐服务器；推荐服务器在接收到发起终端发送的位置信息后，将距离发起终端最近的k个智能终端即邻居终端的信息发送给发起终端；发起终端联系这k个邻居终端，如果k个邻居终端中已存在一个或多个好友圈，则发起终端作为普通用户选择加入到最近的好友圈中，并向该好友圈所属代理发布加入信息；如果k个邻居终端中均不存在好友圈，则构建好友圈，由发起终端或邻居终端中隐私要求最高的担任代理，并由该代理向其余终端即普通用户发布好友圈的构建信息；
步骤2，好友圈的普通用户将各自的增量信息即用户ID、历史购物数据、时戳、隐私需求和时效限制打包为增量数据包后发送给该好友圈的代理；代理检测这些增量数据包是否满足隐私需求即判断是否存在k个增量数据包且满足l-多样性；如果不满足隐私需求，则检查是否超出时效限制，若未到时效限制则等待其他用户的增量数据包，直到满足隐私需求后，则将该好友圈所产生的所有增量数据包进行编号后，并对这些增量数据包采用最小相似算法进行聚集，重构出匿名数据包后发给推荐服务器；
步骤3，推荐服务器分析匿名数据包内的增量数据包，并根据推荐算法检索产品信息库，获得各个增量数据包所对应的推荐商品集，并附上对应的编号后反馈给代理；
步骤4，代理收到推荐服务器发来的这些推荐商品集，根据编号丢弃虚拟增量数据包所对应的推荐商品集，并根据编号分发推荐商品集给相应的移动用户。
2.根据权利要求1所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤1中，当好友圈的代理与发起终端的位置最近时，则该好友圈为最近的好友圈。
3.根据权利要求1所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤1中，当移动用户离开原来位置达到设定的阈值时，则视为离开；此时该移动用户需要推荐时向代理发送信息，在时效限制内未得到回复，则视为离开，则该移动用户重新发起加入机制。
4.根据权利要求1所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤2中，若代理收到的有效增量数据包在时效限制内依然不满足隐私需求，则代理将选择生成虚拟增量数据包。
5.根据权利要求4所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤2中，生成的虚拟增量数据包的商品信息应选择有效增量数据包中出现频度高的商品信息和有效增量数据包中未出现的商品信息来构成虚拟数据包。
6.根据权利要求1所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤2中，进行编号的增量数据包包括代理所对应的有效增量数据包、普通用户所对应的有效增量数据包和虚拟增量数据包。
7.根据权利要求6所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤2中，代理根据普通用户的有效增量数据包到达的先后顺序进行编号，其次再对代理的有效增量数据包，最后对虚拟增量数据包进行编号。
8.根据权利要求1所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，所述虚拟数据包的时效限制设为无限。
9.根据权利要求1所述的移动电子商务实时推荐中的P2P隐私管理方法，其特征是，步骤3中，所述推荐算法为基于协同过滤的推荐算法或基于内容的推荐算法。
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