一种基于群组推荐的用户隐私保护方法

• 作者: 刘磊 彭飞 曾学文 邓浩江
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 推荐系统 隐私保护 群组 匿名 物质扩散 三部图
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 869-872
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.03.052

摘要

针对现有协同过滤推荐系统中存在的用户隐私泄露问题,提出上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果.实验结果表明,所提算法框架能够在保护用户隐私的同时,保证推荐结果质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓浩江	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	66	613	9.0	23.0
2	刘磊	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	181	1653	22.0	30.0
3	曾学文	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	59	290	9.0	13.0
4	彭飞		30	245	10.0	15.0