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融入个性化隐私保护的签到激励机制
融入个性化隐私保护的签到激励机制
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融入个性化隐私保护的签到激励机制
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移动众包系统中具有隐私保护的激励机制
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移动群智感知中支持隐私保护的动态激励机制
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针对移动群智感知中高质量感知数据与参与用户隐私之间的矛盾,提出一种支持隐私保护的动态激励机制。首先,采用轻量级隐私保护方法,利用安全加密哈希函数为竞标用户生成不少于256位的可变地址序列,并结合随机数对候选用户节点的效用报价进行隐匿和约束;其次,通过定义区域热度、时间热度、数据完整率和数据质量等多维参数,实现任务价值与用户效用报价的动态平衡;最后,依据用户提交的效用报价和任务预算,并利用逆向拍卖思
面向群组推荐的个性化隐私保护方法
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为解决现有的隐私保护方法不能很好地满足群组推荐中用户的个性化隐私需求的问题,提出了一种面向群组推荐的基于可信客户端的个性化隐私保护框架及基于此框架的群组敏感偏好保护方法。所提方法在可信客户端收集群组内用户的历史数据以及隐私偏好需求,利用用户敏感主题相似性发现组内相似用户,通过对前k个用户进行随机的协同扰动,实现群组内用户的个性化隐私保护。仿真对比实验表明,所提的个性化隐私保护方法能够满足不同用户的
一种个性化的k-匿名位置隐私保护算法 (2012年)
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文中提出了一种基于个性k-匿名模型的新的k-匿名算法。在普通匿名算法中增加匿名群记忆模块,从而加快匿名算法的匿名速度。仿真结果表明当用户对安全要求较高的情况下,新匿名算法与普通算法相比具有更快的匿名速度,同时匿名成功率也得到了提升;但在用户对安全要求低的情况下,新算法在匿名速度方面要慢于普通算法,成功率方面的优势也不明显。
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针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的...
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隐私保护的个性化收入管理-研究论文
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