Abstract-Den sekventiella mönstret i den mänskliga rörelsen är en av de viktigaste aspekterna för lokalisering rekommendationer i geosociala nätverk. Befintliga plats rekommenderare måste få tillgång till användarnas råa incheckningsdata för att minera deras sekventiella mönster som väcker allvarliga plats integritetsintrång. I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk för integritetsbevarande Location REcommendation (PLORE) för att ta itu med denna integritetsutmaning. För det första använder vi den n: e order-tillsatsen Markov-kedjan för att utnyttja användarnas sekventiella mönster för lokaliseringsrekommendationer. Vidare skapar vi den probabilistiska differentiella integritetsmekanismen för att nå en bra kompromiss mellan hög rekommendationsnoggrannhet och strikt skydd av platsens integritet. Slutligen genomför vi omfattande experiment för att utvärdera prestandan hos PLORE med hjälp av tre storskaliga verkliga datamängder. Omfattande experimentella resultat visar att PLORE ger effektiva och mycket exakta lokaliseringsrekommendationer och garanterar strikt integritetsskydd för användarincheckningsdata i geosociala nätverk.
Zhang m.fl. föreslog ett nytt ramverk för integritetsbevarande av Location Recommendation Ref.
Enabling Probabilistic Differential Privacy Protection for Location Recommendations
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}