基于负数据库的隐私保护图神经网络推荐系统

作     者：赵冬冬 徐虎 彭思芸 周俊伟 ZHAO Dong-Dong;XU Hu;PENG Si-Yun;ZHOU Jun-Wei

作者机构：武汉理工大学计算机与人工智能学院 武汉理工大学重庆研究院 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2024年第35卷第08期

页      面：3698-3720页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61806151) 湖北省重点研发计划(2022BAA050) 海南省重点研发计划(ZDYF2021GXJS014) 重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0002) 

主　　题：图数据 隐私保护 负数据库 推荐系统 图神经网络 

摘      要：图数据是一种特殊的数据形式,由节点和边组成.在这种数据中,实体被建模为节点,节点之间可能存在边,表示实体之间的关系.通过分析和挖掘这些数据,人们可以获得很多有价值的信息.因此,对于图中各个节点来说,它也带来了隐私信息泄露的风险.为了解决这个问题,提出了一种基于负数据库(NDB)的图数据发布方法.该方法将图数据的结构特征转换为负数据库的编码形式,基于此,设计出一种扰动图(NDB-Graph)的生成方法.由于NDB是一种保护隐私的技术,不显式存储原始数据且难以逆转,故发布的图数据能确保原始图数据的安全.此外,由于图神经网络在图数据中关系特征处理方面的高效性,被广泛应用于对图数据的各种任务处理建模,例如推荐系统,还提出了一种基于NDB技术的图神经网络的推荐系统来保护每个用户的图数据隐私.基于Karate和Facebook数据集上的实验表明,与PBCN发布方法相比,所提方法在大多数情况下表现更优秀.例如:在Facebook数据集上,度分布最小的L1误差仅为6,比同隐私等级下的PBCN方法低约2.6%;最坏情况约为1 400,比同隐私等级下的PBCN方法低约46.5%.在基于LightGCN的协同过滤实验中也表明,所提出的隐私保护方法具有较高的精度.