發(fā)布時間：2017-10-21 07:11

  本文關鍵詞：差分隱私保護在推薦系統(tǒng)中的應用研究

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【摘要】：推薦系統(tǒng)已經成為Internet商家給用戶提供個性化服務的高級商務智能平臺之一,然而,用于研究推薦系統(tǒng)的數(shù)據信息里往往存在能夠被攻擊者直接或者間接獲取的個人隱私。近年來受到極大關注的差分隱私保護是一種非常嚴格的、可證明的隱私保護模型。針對目前流行的協(xié)同過濾算法之一的矩陣分解進行了研究,提出了采用差分隱私保護技術對原始輸入數(shù)據進行預處理和擾動處理的新方法。最后通過在真實數(shù)據集上進行相關實驗驗證,結果表明提出的帶差分隱私保護的矩陣分解算法達到了預期:既能保護用做推薦研究的原始數(shù)據集的隱私,又沒有嚴重影響推薦的準確率。
【作者單位】： 廣東金融學院計算機科學與技術系;中山大學數(shù)據計算與計算機學院;
【關鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 個人隱私保護 差分隱私 矩陣分解
【基金】：廣東省高校創(chuàng)新強校工程自主創(chuàng)新能力提升類培育項目
【分類號】：TP309;TP391.3
【正文快照】： 0引言當今,互聯(lián)網和電子商務已經成為人們日常生活、工作不可缺少的重要部分。特別是近十年來,大量的研究和商業(yè)活動使得推薦系統(tǒng)得到了快速的發(fā)展,眾多互聯(lián)網商家可以提供給用戶個性化的在線推薦服務,這些服務甚至注入到了用戶的移動終端設備,如電影、音樂、書籍、酒店等推薦

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前10條

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7 本報記者 趙越;蘋果再陷“定位門”風波 隱私保護成廠商繞不過的坎[N];通信信息報;2014年

8 記者 馬意

本文編號：1071952