【摘 要】
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现有的k-匿名隐私保护是一种安全有效的隐私保护算法,针对其对背景知识攻击和同质性攻击防范的不足,提出一种基于敏感属性多样性的微聚集隐私保护的协同过滤算法。算法在满足
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学研究生院,新疆大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61462079）,国家自然科学基金项目（61262088）,国家自然科学基金项目（61562086）,国家自然科学基金项目（61363083）
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现有的k-匿名隐私保护是一种安全有效的隐私保护算法,针对其对背景知识攻击和同质性攻击防范的不足,提出一种基于敏感属性多样性的微聚集隐私保护的协同过滤算法。算法在满足k-匿名的前提下,融入敏感属性的多样性,在微聚集算法中通过设置同一等价类中敏感属性的差异值,来避免敏感属性值过于接近而造成隐私泄露,从而达到保护隐私数据的目的,同时保证推荐的准确性。实验结果表明,该算法既能保证为用户提供高效的个性化推荐,又能够产生安全的信息表。
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