融合显/隐式信任协同过滤算法的差分隐私保护

• 作者: 李启良 李磊 陆寄远 鲜征征 黄晓宇
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 3050-3059
• 页数: 10页
• 分类号: TP311
• 字数: 8823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.12.032

摘要

融合显/隐式信任关系的社会化协同过滤算法TrustSVD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TrustSVD中,提出了具有隐私保护能力的新模型DPTrustSVD.理论分析和实验结果显示,DPTrustSVD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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊	中山大学数据科学与计算机学院	117	1028	16.0	29.0
2	黄晓宇	华南理工大学经济与贸易学院	18	150	5.0	12.0
3	鲜征征	广东金融学院互联网金融与信息工程学院	13	56	4.0	7.0
7	李启良	中山大学数据科学与计算机学院	3	26	2.0	3.0
8	陆寄远	广东金融学院互联网金融与信息工程学院	22	66	4.0	7.0