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基于分布式数据的隐私保持协同过滤推荐研究

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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.
Research on Privacy-Preserving Collaborative Filtering Recommendation Based on Distributed Data

张锋、常会友

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中山大学信息科学与技术学院,广州,510275

推荐系统 协同过滤 隐私保持 安全多方计算 随机预言模型

国家自然科学基金广东省自然科学基金

6057315905100302

2006

计算机学报
中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所

计算机学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：3.18
ISSN：0254-4164
年,卷(期)：2006.29(8)
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