【摘 要】
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在网络信息资源个性化推荐技术当中,协同过滤算法是使用最广泛的,但传统的协同过滤算法在对用户的兴趣数据集的选取上不够有效,而且对于用户的隐私兴趣没有给予相应的保护。
【基金项目】
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江西省自然科学基金项目——网络信息资源个性化推荐若干关键技术研究（20142BAB207030）
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在网络信息资源个性化推荐技术当中,协同过滤算法是使用最广泛的,但传统的协同过滤算法在对用户的兴趣数据集的选取上不够有效,而且对于用户的隐私兴趣没有给予相应的保护。针对传统协同过滤算法的不足,本文对其做出了改进,引入公共集过滤噪音数据,结合k-匿名方法,隐匿隐私数据。最终的实验数据表明了改进后的算法在提高推荐准确率的基础上,用户的隐私得到了一定的保护。
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