个性化推荐系统安全防护研究

• 作者: 李洺吉 王晶
• 来源期刊: 信息通信技术
• 关键词: 推荐系统 用户隐私 数据安全 个性化
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 43-47,67
• 页数: 6页
• 字数: 5157字
• 语种: 中文

摘要

近年来,个性化推荐系统作为电子商务技术的一项重要研究内容,有效地解决了信息过载的问题,为用户提供了精准的个性化推荐服务并为厂商带来了更高的收益.但与此同时,随着数据规模的增大、用户信息数据重要性的提升,推荐系统安全问题开始受到广泛关注.个性化推荐系统如何保证用户数据安全,即使在恶意数据的干扰下仍能保证推荐系统的准确可靠亟待解决.文章就此,分析国内外的研究情况,首先介绍个性化推荐系统及其信任度的概念,明确了用户隐私数据安全对推荐系统的重要性;接着,介绍了常见的用户隐私数据保护策略;最后对推荐系统托攻击与其攻击检测算法进行归纳总结,并提出可供参考的解决方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	68	339	8.0	15.0
2	李洺吉	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0