基于分布式数据的隐私保持协同过滤推荐研究

被引：15

作者：

张锋

常会友

机构：

[1] 中山大学信息科学与技术学院

来源：

计算机学报 | 2006年 / 08期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

推荐系统; 协同过滤; 隐私保持; 安全多方计算; 随机预言模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

针对分布式数据存储结构的协同过滤推荐隐私保持问题,以可交换的密码系统为主要技术,设计了一个协议,集中解决其核心任务——在保持用户隐私前提下对项目评分.准确度与数据集中存放一样,但能保持各分站点下用户评分数据的隐私.基于安全多方计算理论和随机预言模型,证明了协议的安全性,分析了协议的时间复杂度和通信耗费.

引用

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