山东大学学报(理学版)

作者：张超,梁英,方浩汕

单位：1. 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心, 北京 100190；2. 中国科学院大学人工智能学院, 北京 100049；3. 山东大学软件学院, 山东 济南 250101

关键词：社交网络,信息推荐,隐私保护,访问控制,数据挖掘,

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1004704);国家重点研发计划项目(2016YFB0800403)

针对社交网络信息推荐中的信息传播带来隐私泄露的问题,结合信息传播模型,提出了一种支持隐私保护的社交网络信息推荐方法,通过好友的兴趣度、熟悉度和兴趣相似度推测用户兴趣,进行文本匹配和推荐候选集排序;通过个性化隐私偏好设置允许用户设置受限访问用户列表,并使用隐私保护方法计算信息传播至黑名单用户的概率,设置隐私泄露阈值对黑名单用户访问隐私博文的概率进行控制,达到信息推荐中保护用户隐私的目的。实验结果表明,所提方法可以在保证推荐效果的同时更好地保护用户隐私。

来源：2020年第3期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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