滿足差分隱私的推薦算法研究

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摘要：推薦系統(tǒng)需要大量使用用戶隱私數(shù)據(jù)才能提供精確的推薦結(jié)果，如何保護(hù)推薦系統(tǒng)的隱私安全成為亟待解決的問(wèn)題。針對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦算法，該文提出了一種用戶偏好重構(gòu)的算法，并在MovieLens數(shù)據(jù)集和Douban Book數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法能夠在滿足ε - 差分隱私保護(hù)要求下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的推薦效果。（剩余5304字）