【摘 要】
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现有差分隐私推荐算法在计算相似度时，直接根据用户-方案数据进行计算，而忽略了方案属性对用户偏好的影响，没有反映用户的真实偏好，不能进行准确推荐。针对此问题，提出考虑用户兴趣分析的差分隐私推荐方法。该方法首先收集用户对方案属性的兴趣评分，其次使用K-Means++对用户-方案属性评分数据进行聚类，然后采用差分隐私算法选择近邻用户，并为目标用户推荐适合的方案。最后，以养老院方案推荐为例予以验证，实验结
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现有差分隐私推荐算法在计算相似度时，直接根据用户-方案数据进行计算，而忽略了方案属性对用户偏好的影响，没有反映用户的真实偏好，不能进行准确推荐。针对此问题，提出考虑用户兴趣分析的差分隐私推荐方法。该方法首先收集用户对方案属性的兴趣评分，其次使用K-Means++对用户-方案属性评分数据进行聚类，然后采用差分隐私算法选择近邻用户，并为目标用户推荐适合的方案。最后，以养老院方案推荐为例予以验证，实验结果显示：与KDPC、DPCF、PNCF相比，所提算法在相同隐私预算下，平均绝对误差下降约19.0%、34
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