【摘 要】
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协同过滤(CF)是推荐系统中最常用的算法,然而传统的构建在协同过滤上的推荐系统很难提供一个严格并有数学证明的隐私保证。近期研究表明,攻击者可以通过观察用户的推荐结果,
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协同过滤(CF)是推荐系统中最常用的算法,然而传统的构建在协同过滤上的推荐系统很难提供一个严格并有数学证明的隐私保证。近期研究表明,攻击者可以通过观察用户的推荐结果,推测出用户的评分记录,这将对用户的隐私造成极大的威胁。论文在应用差分隐私保护技术的隐私保持协同过滤算法的基础上,对用户与物品进行裁剪,从而大量减少了噪声的引入,在保证隐私的前提下提升了算法准确度。同时,论文提出的算法改进方法具有较广的适用性,能够与已有的研究能够很好的结合。
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