Collaborative Filtering (CF) är en kraftfull teknik för att generera personliga förutsägelser. CF-system är vanligtvis baserade på en central lagring av användarprofiler som används för att generera rekommendationerna. Denna centraliserade lagring inför dock en allvarlig integritetsintrång, eftersom profilerna kan kommas åt för syften, eventuellt skadliga, som inte är relaterade till rekommendationsprocessen. Nyligen föreslagna undersökningar för att skydda CF:s integritet genom att distribuera profilerna mellan flera databaser och utbyta endast en delmängd av profildata, vilket är användbart för rekommendationen. Detta arbete undersöker hur en decentraliserad distribuerad lagring av användarprofiler i kombination med datamodifieringstekniker kan minska vissa integritetsproblem. Resultaten av den experimentella utvärderingen visar att delar av användarprofilerna kan ändras utan att CF-prognosernas noggrannhet hämmas. Experimenten visar också vilka delar av användarprofilerna som är mest användbara för att generera exakta CF-prognoser, medan deras exponering fortfarande håller den väsentliga integriteten för användarna.
Berkovskij m.fl. REF presenterar en decentraliserad distribuerad lagring av användardata i kombination med datamodifieringsteknik för att minska integritetsproblem.
Enhancing privacy and preserving accuracy of a distributed collaborative filtering
{'venue': "RecSys '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}