本文選題：推薦系統(tǒng) + 用戶隱私　； 參考：《信息通信技術(shù)》2016年06期

【摘要】：近年來,個性化推薦系統(tǒng)作為電子商務技術(shù)的一項重要研究內(nèi)容,有效地解決了信息過載的問題,為用戶提供了精準的個性化推薦服務并為廠商帶來了更高的收益。但與此同時,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大、用戶信息數(shù)據(jù)重要性的提升,推薦系統(tǒng)安全問題開始受到廣泛關(guān)注。個性化推薦系統(tǒng)如何保證用戶數(shù)據(jù)安全,即使在惡意數(shù)據(jù)的干擾下仍能保證推薦系統(tǒng)的準確可靠亟待解決。文章就此,分析國內(nèi)外的研究情況,首先介紹個性化推薦系統(tǒng)及其信任度的概念,明確了用戶隱私數(shù)據(jù)安全對推薦系統(tǒng)的重要性;接著,介紹了常見的用戶隱私數(shù)據(jù)保護策略;最后對推薦系統(tǒng)托攻擊與其攻擊檢測算法進行歸納總結(jié),并提出可供參考的解決方法。
[Abstract]:In recent years, as an important research content of e-commerce technology, personalized recommendation system has effectively solved the problem of information overload, provided users with accurate personalized recommendation services and brought higher profits to manufacturers. But at the same time, with the increase of data scale and the importance of user information, the security of recommendation system has been paid more and more attention. How to ensure the security of user data in personalized recommendation system can guarantee the accuracy and reliability of recommendation system even under the interference of malicious data. This paper analyzes the research situation at home and abroad, firstly introduces the concept of personalized recommendation system and its trust degree, clarifies the importance of user privacy data security to recommendation system, and then introduces the common user privacy data protection strategy. At last, the author summarizes the recommendation system support attack and its attack detection algorithm, and puts forward some solutions for reference.
【作者單位】： 北京郵電大學網(wǎng)絡與交換技術(shù)國家重點實驗室;
【分類號】：TP391.3;TP309

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本文編號：1920994