【摘 要】
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针对现有协同过滤推荐系统中存在的用户隐私泄露问题,提出一种基于群组推荐的用户隐私保护方法,利用群组的天然匿名特性,实现用户身份和个人数据的保护,具体方法包括：用户通过
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAH73F02,2012BAH02B01);中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)
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针对现有协同过滤推荐系统中存在的用户隐私泄露问题,提出一种基于群组推荐的用户隐私保护方法,利用群组的天然匿名特性,实现用户身份和个人数据的保护,具体方法包括：用户通过自组织或系统聚类形成群组后,在组内选举管理节点并构建Crowds网络,组内成员通过构建好的Crowds网络将推荐所需数据提交至管理节点,管理节点对收集的数据汇总后提交至推荐服务器;推荐服务器以群组为单位,采用基于群组—项目—标签三部图的物质扩散方法进行推荐,并将推荐结果返回至各管理节点;管理节点将结果分发至组内成员,各成员修正后生成最终推荐结
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