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基于上下文感知的推荐系统通过引入上下文环境信息进行推荐,其中用户的隐私信息往往能够被攻击者直接或间接地获取到,造成隐私泄露。针对以上问题,在上下文感知推荐系统中融人一种改进的匿名模型。结合聚类方法将不同的敏感属性值进行分组,对多敏感属性进行匿名,在隐私保护方面,对高敏感属性信息具有较高的保护程度,有相似敏感程度的信息具有相似的保护程度。在真实数据集上的实验结果表明,该方法能在保护推荐系统中用户隐私的同时,提高推荐精确度。