%0 Journal Article %A 鲜英 %A 于炯 %A 薛朋强 %T 基于改进匿名模型的上下文推荐系统研究 %D 2018 %R 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.036 %J 计算机工程 %P 214-219 %V 44 %N 3 %X 基于上下文感知的推荐系统通过引入上下文环境信息进行推荐,其中用户的隐私信息往往能够被攻击者直接或间接地获取到,造成隐私泄露。针对以上问题,在上下文感知推荐系统中融入一种改进的匿名模型。结合聚类方法将不同的敏感属性值进行分组,对多敏感属性进行匿名,在隐私保护方面,对高敏感属性信息具有较高的保护程度,有相似敏感程度的信息具有相似的保护程度。在真实数据集上的实验结果表明,该方法能在保护推荐系统中用户隐私的同时,提高推荐精确度。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.036