论文研究-基于差分隐私定义的社会化推荐效用模型 .pdf
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基于差分隐私定义的社会化推荐效用模型
陈亮，朱培栋，曹华阳
国防科学技术大学计算机学院，长沙 礴礱礰礰礷礳
摘要： 社会化推荐系统在为用户应对信息过载问题的同时，也使得用户的隐私信息面临泄露
的风险，因此社会化推荐在面对用户隐私保护问题时是一把双刃剑。社会化推荐系统通过采集
与处理用户在线活动与社 会网络交互信息，为用户生成相关应用情景下的推荐信息。另外一方
面，这些推荐信息在网络中发布时成为潜在的个人信息泄露源。为用户提供有效推荐结果的同
时能保护用户的隐私信息是社会化推荐的理想化应用。然而推荐效用与用户个人隐私的保护之
间存在着需要权衡的空间。本文基于差 分隐私定义，提出一种社会化推荐效用的度量方法，该
方法定义了效用函数的可交换性与集中性特点，通过计 算目标推荐节 点的共有邻居 节点数来分
析净化网络的隐私边界，给出了社会化推荐隐私保护与社会化推荐效用之间的限制条件。
关键词：计算机应用；社会化推荐；效用函数；隐私保护；差分隐私
中图分类号： 祔祐礳礹礳
Social recommendation utility model based on
differential privacy
Chen Liang, Zhu Peidong, Cao Huayang
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Key words: 祣祯祭祰祵祴祥祲 祡祰祰祬祩祥祤 祴祥祣票祮祯祬祯祧祹礻 祳祯祣祩祡祬 祲祥祣祯祭祭祥祮祤祡祴祩祯祮礻 祵祴祩祬祩祴祹 祦祵祮祣祴祩祯祮礻 祰祲祩祶祡祣祹
基金项目： 高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助课题(20124307110022)
作者简介： 陈亮（1984-），男，博士研究生，主要研究方向：社会网络分析与应用；通信联系人：朱培栋（1971-），教授，主
要研究方向：网络安全、 在线社会网络与网络科学，thomaschen160@gmail.com；曹华阳（1984-），博士，主要研究方向：多域
网络融合与网络安全。
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