【摘 要】
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在基于标签的推荐中,标签起着联系用户和信息资源的作用。但由于存在语义特性,相较于评分数据,标签数据在一定程度上更能够直接反映用户喜好,隐私问题更为突出。推荐服务器收
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61202376）, 上海市自然科学基金（15ZR1429100）资助
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在基于标签的推荐中,标签起着联系用户和信息资源的作用。但由于存在语义特性,相较于评分数据,标签数据在一定程度上更能够直接反映用户喜好,隐私问题更为突出。推荐服务器收集用户的历史标签记录,一旦攻击者通过攻击推荐服务器而获得了用户信息,将造成严重的用户隐私泄露问题。对此,提出一种带有隐私保护的基于标签k-means聚类的资源推荐方法 CDP k-meansRA,即利用Crowds网络进行用户发送方匿名保护,并且将ε-差分隐私保护融入改进的标签k-means聚类算法中。通过实验将提出的CDP k-meansRA
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