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为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、邻居选择、相似度计算等多环节设计,给出了一种基于差分隐私保护的邻域推荐算法.将平均值预测(IA)、基本的基于邻域推荐算法(BasicKNN)、带偏置项的基于邻域推荐算法(BiasedKNN)、隐私保护预处理邻域推荐算法(PPKNN)进行了试验对比.结果表明,文中提出的差分隐私保护协同过滤算