針對推薦系統(tǒng)中信息共享需求下陷私保護機制的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著電子商務(wù)技術(shù)的不斷發(fā)展，個性化推薦逐漸成為網(wǎng)絡(luò)營銷的一種策略和手段。然而，傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)只是基于孤立的Web站點上僅存的數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)挖掘進而進行個性化推薦，存在著數(shù)據(jù)量不足以及評價稀疏等問題。為了使得推薦結(jié)果更加合理、精確、有效，對于參與用戶產(chǎn)生更好的預(yù)測，提供更豐富的服務(wù)建議，電子商務(wù)平臺希望能夠彼此合作共享他們之間的數(shù)據(jù)。但是如果在數(shù)據(jù)發(fā)布過程中不采取任何數(shù)據(jù)保護措施，將可能造成各參與數(shù)據(jù)共享的商家/用戶的隱私信息的泄露

2、。因此，在電子商務(wù)平臺上各種個性化推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享需求下，如何在保護數(shù)據(jù)隱私的條件下挖掘并獲得有效的、可靠的管理分析與決策支持的信息是目前迫切需要解決的熱點問題。
　　 本文首先基于電子商務(wù)平臺中相關(guān)的數(shù)據(jù)源格式的多樣化，提出了數(shù)據(jù)共享中數(shù)據(jù)預(yù)處理的體系架構(gòu)，從而將不同形式的數(shù)據(jù)源格式進行規(guī)整化、統(tǒng)一化；然后采用目前業(yè)內(nèi)公認且適用的隱私保護算法對數(shù)據(jù)源信息進行隱私保護，并將經(jīng)保護的數(shù)據(jù)源存儲于可共享的中央數(shù)據(jù)倉庫中；最終沿用目

3、前主流的經(jīng)典的個性化推薦算法完成有效的、可靠的推薦服務(wù)。具體地，將文中的主要研究內(nèi)容和實現(xiàn)目標歸結(jié)為以下幾個方面：
　　 在文中剖析了目前電子商務(wù)平臺中普遍適用的個性化推薦系統(tǒng)的特點與發(fā)展，從中找出各種個性化推薦系統(tǒng)對數(shù)據(jù)共享的實際需求；同時，探討了目前數(shù)據(jù)共享中隱私保護的理論與技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，從中尋求可引入到推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享環(huán)境下實施的數(shù)據(jù)隱私保護機制與算法；誠然，鑒于目前存在的數(shù)據(jù)共享中其度量模型與度量標準的缺失與不足，