个性化推荐系统安全防护研究

发布时间：2018-05-22 07:12

  本文选题：推荐系统 + 用户隐私　； 参考：《信息通信技术》2016年06期

【摘要】：近年来,个性化推荐系统作为电子商务技术的一项重要研究内容,有效地解决了信息过载的问题,为用户提供了精准的个性化推荐服务并为厂商带来了更高的收益。但与此同时,随着数据规模的增大、用户信息数据重要性的提升,推荐系统安全问题开始受到广泛关注。个性化推荐系统如何保证用户数据安全,即使在恶意数据的干扰下仍能保证推荐系统的准确可靠亟待解决。文章就此,分析国内外的研究情况,首先介绍个性化推荐系统及其信任度的概念,明确了用户隐私数据安全对推荐系统的重要性;接着,介绍了常见的用户隐私数据保护策略;最后对推荐系统托攻击与其攻击检测算法进行归纳总结,并提出可供参考的解决方法。
[Abstract]:In recent years, as an important research content of e-commerce technology, personalized recommendation system has effectively solved the problem of information overload, provided users with accurate personalized recommendation services and brought higher profits to manufacturers. But at the same time, with the increase of data scale and the importance of user information, the security of recommendation system has been paid more and more attention. How to ensure the security of user data in personalized recommendation system can guarantee the accuracy and reliability of recommendation system even under the interference of malicious data. This paper analyzes the research situation at home and abroad, firstly introduces the concept of personalized recommendation system and its trust degree, clarifies the importance of user privacy data security to recommendation system, and then introduces the common user privacy data protection strategy. At last, the author summarizes the recommendation system support attack and its attack detection algorithm, and puts forward some solutions for reference.
【作者单位】： 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室;
【分类号】：TP391.3;TP309

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本文编号：1920994