Research on the Design of a Short Video Recommendation System Based on Multimodal Information and Differential Privacy

📄 arXiv: 2504.08751v1 📥 PDF

作者: Haowei Yang, Lei Fu, Qingyi Lu, Yue Fan, Tianle Zhang, Ruohan Wang

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-03-27

💡 一句话要点

提出基于多模态信息融合与差分隐私的短视频推荐系统，提升推荐效果并保护用户隐私

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 短视频推荐 多模态融合 差分隐私 用户隐私保护 深度学习 推荐系统

📋 核心要点

  1. 现有短视频推荐系统在利用多模态信息提升效果的同时，面临用户隐私泄露的挑战，亟需有效的隐私保护机制。
  2. 该论文提出一种融合多模态信息和差分隐私保护的短视频推荐系统，兼顾推荐准确率和用户隐私。
  3. 实验结果表明，该方法在推荐准确率、多模态融合效果和隐私保护性能上优于现有主流方法。

📝 摘要（中文）

随着短视频平台的快速发展，推荐系统已成为提升用户体验和平台参与度的关键技术。然而，短视频推荐系统在利用多模态信息（如图像、文本和音频）提高推荐效果的同时，也面临着用户隐私泄露的严峻挑战。本文提出了一种基于多模态信息和差分隐私保护的短视频推荐系统。首先，使用深度学习模型进行多模态数据的特征提取和融合，有效提高推荐准确率。然后，设计了一种适用于推荐场景的差分隐私保护机制，以确保用户数据隐私，同时保持系统性能。实验结果表明，所提出的方法在推荐准确率、多模态融合效果和隐私保护性能方面均优于现有主流方法，为短视频平台的推荐系统设计提供了重要的见解。

🔬 方法详解

问题定义：短视频推荐系统需要利用图像、文本、音频等多模态信息来提升推荐的准确性和个性化程度。然而，直接使用这些用户数据进行训练和推荐，存在严重的用户隐私泄露风险。现有方法在隐私保护和推荐性能之间难以取得平衡，如何在保护用户隐私的同时，保证推荐系统的有效性是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是将差分隐私技术融入到多模态短视频推荐系统中。通过在模型训练或推荐过程中添加噪声，使得即使攻击者获取了部分用户数据，也难以推断出特定用户的敏感信息。同时，通过精巧的噪声添加策略和模型设计，尽量减小隐私保护对推荐性能的影响。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1）多模态特征提取模块：利用深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer等）分别提取短视频的图像、文本和音频特征。2）多模态特征融合模块：将提取到的多模态特征进行融合，得到短视频的综合表示。3）推荐模型：基于融合后的特征，使用推荐算法（如协同过滤、深度学习推荐模型等）进行推荐。4）差分隐私保护模块：在模型训练或推荐过程中，添加满足差分隐私要求的噪声，保护用户隐私。

关键创新：该论文的关键创新在于设计了一种适用于多模态短视频推荐场景的差分隐私保护机制。该机制能够有效地平衡推荐准确率和隐私保护性能，在保证用户隐私的同时，尽量减小对推荐效果的影响。具体来说，可能包括针对多模态数据特点的噪声添加策略，以及对推荐模型结构的优化，以提高其对噪声的鲁棒性。

关键设计：具体的技术细节未知，但可能包括：1）针对不同模态数据，设计不同的特征提取网络结构和损失函数。2）采用不同的差分隐私实现方式，例如在梯度上添加噪声（DP-SGD），或在模型输出上添加噪声。3）设计合适的噪声尺度，以平衡隐私保护强度和推荐准确率。4）可能使用了隐私预算分配策略，将总的隐私预算分配给不同的模块或训练阶段。

📊 实验亮点

论文实验结果表明，提出的方法在推荐准确率、多模态融合效果和隐私保护性能方面均优于现有主流方法。具体的性能数据和提升幅度未知，但强调了该方法在三个关键指标上的优越性，表明其在实际应用中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种短视频平台、在线教育平台、电商平台等，用于提升推荐系统的性能并保护用户隐私。通过该技术，平台可以在不泄露用户敏感信息的前提下，为用户提供更加个性化和精准的推荐服务，从而提升用户体验和平台价值。未来，该技术还可以扩展到其他涉及用户数据隐私保护的推荐场景，如新闻推荐、音乐推荐等。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of short video platforms, recommendation systems have become key technologies for improving user experience and enhancing platform engagement. However, while short video recommendation systems leverage multimodal information (such as images, text, and audio) to improve recommendation effectiveness, they also face the severe challenge of user privacy leakage. This paper proposes a short video recommendation system based on multimodal information and differential privacy protection. First, deep learning models are used for feature extraction and fusion of multimodal data, effectively improving recommendation accuracy. Then, a differential privacy protection mechanism suitable for recommendation scenarios is designed to ensure user data privacy while maintaining system performance. Experimental results show that the proposed method outperforms existing mainstream approaches in terms of recommendation accuracy, multimodal fusion effectiveness, and privacy protection performance, providing important insights for the design of recommendation systems for short video platforms.