【摘 要】
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针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种基于分布式架构的隐私保护矩阵分解协同过滤算法。使用该算法,服务器和各个用户协作完成推荐模型的计算,可以有效防止用户评分以及模
【机 构】
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安康学院电子与信息工程学院,安康学院数学与统计学院
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究计划项目“推荐系统的隐私保护机制研究”(18JK0015)
论文部分内容阅读
针对推荐系统中的隐私保护问题,提出一种基于分布式架构的隐私保护矩阵分解协同过滤算法。使用该算法,服务器和各个用户协作完成推荐模型的计算,可以有效防止用户评分以及模型的泄露。此外,通过采用基于同态加密的安全聚合技术,实现了对用户评分“存在性”的保护。开发了系统原型并与现有方法进行实验对比,结果表明,与现有方法相比,该算法在保护用户隐私的同时能够提供更好的推荐准确度。
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