Samarbetande rekommendationssystem erbjuder en lösning på problemet med informationsöverbelastning som finns i onlinemiljöer som e-handel. Användningen av samarbetsfiltrering, den mest använda rekommendationsmetoden, ger upphov till potentiella integritetsproblem. Dessutom måste de användarbetyg som används i samverkande filtreringssystem för att rekommendera produkter eller tjänster skyddas. Syftet med denna forskning är att ge en lösning på integritetsproblemen hos samverkande filtreringsanvändare, samtidigt som man bibehåller hög noggrannhet i rekommendationerna. I detta dokument föreslås en multi-level privacy-bevarande metod för samarbetsfiltrering system genom att störa varje betyg innan det lämnas in till servern. Perturberingsmetoden är baserad på flera nivåer och olika intervall av slumpmässiga värden för varje nivå. Innan varje betyg lämnas in väljs sekretessnivån och perturberingsintervallet slumpmässigt från ett fast intervall av sekretessnivåer. Den föreslagna integritetsmetoden har utvärderats experimentellt med resultaten som visar att med en liten minskning av användbarheten kan användarintegriteten skyddas, medan det föreslagna tillvägagångssättet ger praktiska och effektiva resultat.
Polatidis föreslår en integritetsskyddsmetod på flera nivåer för samverkande filtreringssystem som stör varje betyg innan du skickar in det till servern REF.
Privacy-preserving collaborative recommendations based on random perturbations
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}