【摘 要】
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个性化搜索技术能够提高用户获得准确信息的效率，然而，这项技术通常会引起个人隐私的泄露。针对此问题，根据数据发布中隐私保护方法k-匿名的思想，提出了用户兴趣模型匿名化的方法，根据兴趣条目的相似性将用户兴趣模型聚类为满足p-链接性的等价组，并根据一定的规则计算兴趣条目的权值，实现用户兴趣模型在等价组内的匿名以及兴趣权值倾向不发生改变，既保护了用户隐私信息又保证个性化检索性能。实验验证了上述方法的有效性
【机 构】
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北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100192;北京信息科技大学 计算机学院,北京 100192
【出 处】
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2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议
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个性化搜索技术能够提高用户获得准确信息的效率，然而，这项技术通常会引起个人隐私的泄露。针对此问题，根据数据发布中隐私保护方法k-匿名的思想，提出了用户兴趣模型匿名化的方法，根据兴趣条目的相似性将用户兴趣模型聚类为满足p-链接性的等价组，并根据一定的规则计算兴趣条目的权值，实现用户兴趣模型在等价组内的匿名以及兴趣权值倾向不发生改变，既保护了用户隐私信息又保证个性化检索性能。实验验证了上述方法的有效性，具有很大的实际应用意义。
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