基于位置服务的分布式差分隐私推荐方法研究

• 作者: 郑孝遥 罗永龙 汪祥舜 孙丽萍 陈付龙 胡桂银 汪小寒
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 分布式框架 位置服务 隐私保护 保序加密
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 99-110
• 页数: 12页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.12263/DZXB.20180835

摘要

随着移动互联网技术的迅速发展,传统的推荐系统已不能很好地适应基于位置的推荐服务,同时也面临隐私泄露的问题.本文针对上述问题,首先提出一种分布式隐私保护推荐框架,并利用差分隐私保护理论,设计基于分布式框架的奇异值分解推荐算法,同时利用保序加密函数实现用户请求位置的保护.理论分析和在两个真实的数据集上的实验表明,本文提出的方法不仅具有较强隐私保护能力,同时相比传统的几种推荐算法,也具有较好的推荐性能.