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融合显/隐式信任协同过滤算法的差分隐私保护 被引量:9
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作者 鲜征征 李启良 +2 位作者 黄晓宇 陆寄远 李磊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3050-3059,共10页
融合显/隐式信任关系的社会化协同过滤算法Trust SVD在推荐系统中有广泛的应用,但该算法存在用户隐私泄漏的风险.基于背景知识的用户个人隐私信息推断是当前Internet用户隐私信息泄漏的巨大隐患之一,差分隐私作为一种能为保护对象提供... 融合显/隐式信任关系的社会化协同过滤算法Trust SVD在推荐系统中有广泛的应用,但该算法存在用户隐私泄漏的风险.基于背景知识的用户个人隐私信息推断是当前Internet用户隐私信息泄漏的巨大隐患之一,差分隐私作为一种能为保护对象提供严格的理论保证的隐私保护机制而备受关注.本文把差分隐私保护技术引入Trust SVD中,提出了具有隐私保护能力的新模型DPTrust SVD.理论分析和实验结果显示,DPTrust SVD不仅为用户的隐私信息提供了严格的理论保证,而且仍然保持了较高的预测准确率. 展开更多
关键词 社会化协同过滤 个人隐私保护 差分隐私 矩阵分解 信任关系 隐式信任
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