基于用户项目特征分组的隐私保护算法
林荣智
苗耀锋
1.西安外事学院 工学院,西安,7100772.西安外事学院 工学院,西安,710077
摘要：针对互联网推荐系统中存在严重的隐私保护问题,在传统推荐系统算法的基础上,引入项目属性相似度的概念,并提出了一种具备保护用户隐私功能的新型推荐系统.系统利用用户的历史评价和推荐系统中项目的属性信息,使用不采集用户个人信息的协同过滤推荐算法,计算出用户对未评价项目的评分预测,形成了一种能够保护个人隐私的推荐算法.结果表明,与其他推荐算法相比,本文算法在推荐准确度和用户隐私保护程度上取得一个较好的平衡,具有较高的实用价值.
关键词：推荐系统隐私数据项目特征协同过滤属性矩阵社交网络稀疏矩阵相似度
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省科技厅重点研发计划资助项目(2017GY-094)陕西省教育厅专项科研项目(17JK1102)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 670-675 )
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