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提出一种基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤推荐算法.该算法在用户数据收集过程中采用随机扰动技术,并使用非负矩阵分解对数据进行处理,从而形成隐私保护功能,并在此基础上产生推荐.理论分析和实验结果表明,该算法在保护用户个人隐私的基础上,能够产生具有一定精确性的推荐结果.
基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤算法
【摘 要】
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提出一种基于非负矩阵分解的隐私保护协同过滤推荐算法.该算法在用户数据收集过程中采用随机扰动技术,并使用非负矩阵分解对数据进行处理,从而形成隐私保护功能,并在此基础上产生推荐.理论分析和实验结果表明,该算法在保护用户个人隐私的基础上,能够产生具有一定精确性的推荐结果.
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2008年06期
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