Samverkansfiltreringsteknik har blivit populär under de senaste åren som ett effektivt sätt att hjälpa människor att hantera informationsöverbelastning. Ett viktigt säkerhetsproblem i traditionella rekommendationssystem är att användarna lämnar ut information som kan äventyra deras personliga integritet när de tillhandahåller kreditbetyg. Randomized perturbation system har föreslagits för att dölja användarbetyg samtidigt som man fortfarande producerar korrekta rekommendationer. Den senaste tidens forskning har dock visat att perturbationssystem kanske inte kan bevara integriteten så mycket som man har trott. Vi föreslår två metoder för datarekonstruktion som härleder original privat information från dolda data i befintliga perturbation samarbetsfiltrering system. En metod är baserad på k-means klustring och den andra använder sig av singular value decomposition (SVD). Vi har genomfört teoretisk och experimentell analys av skillnaden mellan originaldata och rekonstruerade data. Våra experiment visar att båda metoderna kan få en avsevärd mängd originalinformation. Denna studie hjälper till att fastställa en empirisk avvägning mellan rekommendationsnoggrannhet och användarnas integritet i perturberingssystem.
Senare, Zhang et al. REF visade att privata originaldata kan härledas från förtäckta data genom att använda två tekniker: k-means clustring och singular value decomposition.
Deriving private information from randomly perturbed ratings
{'venue': 'In Siam Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}