典型文献
一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法
文献摘要：
推荐系统存在用户隐私安全性低、推荐服务质量差的问题.为此,文中提出一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法DPk-median.该算法针对推荐系统服务器中生成的推荐列表,首先利用k-median聚类算法将推荐数据中具有相同属性的数据进行聚类;然后根据不同簇的风险级别,添加相应的拉普拉斯噪声机制,同一簇中的隐私预算参数是相同的,在保证隐私的前提下,可合理控制噪声的加入并提高噪声的利用率,保证推荐的质量损失减小,同时增加算法的执行效率.相关实验结果表明,与以往的基于差分隐私的个性化服务推荐系统相比,文中所提出的算法在保证系统安全性的同时,提高了服务推荐的质量和算法的执行效率.
文献关键词：
个性化服务推荐;差分隐私;数据聚类;拉普拉斯噪声机制;隐私预算;推荐服务质量;风险级别
中图分类号：
作者姓名：
李晓会;陈潮阳;张兴;伊华伟
作者机构：
辽宁工业大学 电子与信息工程学院,辽宁 锦州 121001
文献出处：
引用格式：
[1]李晓会;陈潮阳;张兴;伊华伟-.一种基于差分隐私的个性化服务推荐算法)[J].现代电子技术,2022(04):83-88
A类：
个性化服务推荐,推荐服务质量,DPk,拉普拉斯噪声机制
B类：
差分隐私,服务推荐算法,推荐系统,用户隐私,隐私安全,median,系统服务,服务器,列表,聚类算法,推荐数,同属,风险级别,一簇,隐私预算,合理控制,质量损失,加算,执行效率,保证系统,系统安全性,和算,数据聚类
AB值：
0.218549
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
