融合微聚集隐私保护的协同过滤算法研究 |
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作者单位: | ;1.新疆大学信息科学与工程学院;2.新疆大学研究生院;3.新疆大学软件学院 |
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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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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 |
Research on microaggregation fused collaborative filtering algorithm for privacy protection |
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