推荐系统中的隐私保护与安全问题

# 示例代码：实现一个简单的推荐系统，并结合差分隐私和联邦学习技术

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import random

# 模拟用户听歌记录数据
user_data = {
    'user_1': ['song_A', 'song_B', 'song_C'],
    'user_2': ['song_A', 'song_C'],
    'user_3': ['song_B', 'song_D'],
    'user_4': ['song_C', 'song_D', 'song_E']
}

# 模拟歌曲的特征向量
song_features = {
    'song_A': np.array([1, 0, 0]),
    'song_B': np.array([0, 1, 0]),
    'song_C': np.array([0, 0, 1]),
    'song_D': np.array([1, 1, 0]),
    'song_E': np.array([0, 1, 1])
}

# 计算用户与歌曲之间的相似度
def calculate_similarity(user_vector, song_vector):
    return cosine_similarity([user_vector], [song_vector])[0][0]

# 为用户推荐新的歌曲
def recommend_songs(user_id, user_data, song_features):
    user_songs = user_data[user_id]
    user_vector = np.sum([song_features[song] for song in user_songs], axis=0)

    recommendations = {}
    for song, features in song_features.items():
        if song not in user_songs:
            recommendations[song] = calculate_similarity(user_vector, features)

    # 结合差分隐私，在推荐结果中引入噪声
    for song in recommendations:
        noise = np.random.laplace(0, 0.1)
        recommendations[song] += noise

    # 返回按照相似度排序的推荐结果
    return sorted(recommendations.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 联邦学习示例：模拟多个用户设备分别计算模型更新
def federated_learning_update(user_data, song_features):
    global_model = np.zeros(len(next(iter(song_features.values()))))

    for user_id in user_data:
        user_songs = user_data[user_id]
        user_vector = np.sum([song_features[song] for song in user_songs], axis=0)
        global_model += user_vector

    # 在更新过程中加入差分隐私保护
    noise = np.random.laplace(0, 1, size=global_model.shape)
    global_model += noise

    return global_model / len(user_data)

# 为某个用户生成推荐
user_id = 'user_1'
recommendations = recommend_songs(user_id, user_data, song_features)
print(f"推荐给用户 {user_id} 的歌曲：", recommendations)

# 模拟联邦学习更新
global_model = federated_learning_update(user_data, song_features)
print("联邦学习后的全局模型：", global_model)