《表3 算法1：基于差分隐私和SVD++的协同过滤算法》
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SGD是最常用的SVD++求解策略之一[15]，其基本思路是通过对模型参数作反向的梯度更新以获得局部最优解.为实现对SVD++模型参数的保护，一个自然的基本思路是对SGD求解过程中获得的每个梯度都施以一定的噪音扰动，从而使攻击者无法定位准确的结果信息，具体如表1～表3所示.
| 图表编号 | XD0037040000 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.01.01 |
| 作者 | 鲜征征、李启良、黄晓宇、吕威、陆寄远 |
| 绘制单位 | 广东金融学院互联网金融与信息工程学院、华为技术有限公司、华南理工大学经济与贸易学院、北京师范大学珠海分校信息技术学院、广东金融学院互联网金融与信息工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
