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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.
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文献信息
篇名 个性化推荐系统安全防护研究
来源期刊 信息通信技术 学科
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
研究方向 页码范围 43-47,67
页数 6页 分类号
字数 5157字 语种 中文
DOI
五维指标
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
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
用户隐私
数据安全
个性化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信技术
双月刊
1674-1285
11-5650/TN
大16开
北京市大兴区亦庄经济开发区北环东路1号2号楼6层B6013
2007
chi
出版文献量(篇)
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