推荐系统中隐私保护策略的研究综述

• 作者: 乔雨
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 推荐系统 信息过滤 用户偏好 隐私保护
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 字数: 4460字
• 语种: 中文

摘要

推荐系统作为信息爆炸时代中一种有效地信息过滤手段,在科研和工业领域均得到了广泛的关注与应用.推荐系统根据用户的行为信息能够分析出用户的偏好特征,并以此为用户提供其可能感兴趣的新信息.然而,用户信息作为一种数据资源被广泛使用,不可避免地存在着用户个人信息泄露的情况.本文着眼于用户的隐私保护问题,从技术实现的角度出发,分析推荐系统中隐私保护的现状、技术实现的方法以及推荐准确度与隐私保护之间平衡性的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔雨	南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院	5	1	1.0	1.0