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推荐系统作为信息爆炸时代中一种有效地信息过滤手段,在科研和工业领域均得到了广泛的关注与应用。推荐系统根据用户的行为信息能够分析出用户的偏好特征,并以此为用户提供其可能感兴趣的新信息。然而,用户信息作为一种数据资源被广泛使用,不可避免地存在着用户个人信息泄露的情况。本文着眼于用户的隐私保护问题,从技术实现的角度出发,分析推荐系统中隐私保护的现状、技术实现的方法以及推荐准确度与隐私保护之间平衡性的问题。