原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
现有的k-匿名隐私保护是一种安全有效的隐私保护算法,针对其对背景知识攻击和同质性攻击防范的不足,提出一种基于敏感属性多样性的微聚集隐私保护的协同过滤算法.算法在满足k-匿名的前提下,融入敏感属性的多样性,在微聚集算法中通过设置同一等价类中敏感属性的差异值,来避免敏感属性值过于接近而造成隐私泄露,从而达到保护隐私数据的目的,同时保证推荐的准确性.实验结果表明,该算法既能保证为用户提供高效的个性化推荐,又能够产生安全的信息表.
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文献信息
篇名 融合微聚集隐私保护的协同过滤算法研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 推荐系统 微聚集 协同过滤 k-匿名化 隐私泄露 隐私保护
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 计算机科学与应用
研究方向 页码范围 5-10
页数 6页 分类号 TN919.1-34|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.06.002
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 杨兴耀 新疆大学软件学院 31 455 13.0 21.0
2 鲜英 新疆大学信息科学与工程学院 3 4 1.0 1.0
3 于炯 新疆大学研究生院 3 2 1.0 1.0
4 薛朋强 新疆大学信息科学与工程学院 5 30 2.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
微聚集
协同过滤
k-匿名化
隐私泄露
隐私保护
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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135074
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