Samverkansfiltrering (CF) är värdefullt i e-handel, och för direkta rekommendationer för musik, filmer, nyheter etc. Men dagens system har flera nackdelar, inklusive integritetsrisker. När vi går mot allestädes närvarande datorer, finns det en stor potential för individer att dela med sig av alla typer av information om platser och saker att göra, se och köpa, men riskerna för privatlivet är allvarliga. I detta dokument beskriver vi en ny metod för samverkansfiltrering som skyddar enskilda datas integritet. Metoden baseras på en probabilistisk faktoranalysmodell. Integritetsskydd tillhandahålls genom ett peer-to-peer-protokoll som beskrivs på annat håll, men som beskrivs i detta dokument. Den faktoranalys metod hanterar saknade data utan att kräva standardvärden för dem. Vi ger flera experiment som tyder på att detta är den mest exakta metoden för CF hittills. Den nya algoritmen har andra fördelar i hastighet och lagring jämfört med tidigare algoritmer. Slutligen föreslår vi tillämpningar av tillvägagångssättet för andra typer av statistiska analyser av undersöknings- eller frågedata.
Canny REF föreslår också en ny lösning baserad på en probabilistisk faktoranalysmodell som kan hantera saknade data, och ger integritet genom ett peer-to-peer-protokoll.
Collaborative filtering with privacy via factor analysis
{'venue': "SIGIR '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}