I rekommendationssystem behöver vanligtvis en central server ha tillgång till användarnas profiler för att generera användbara rekommendationer. Att ha denna tillgång undergräver dock användarnas integritet. Ju mer information som avslöjas för servern på användar-objekt-relationerna, desto lägre är användarnas integritet. Men att dölja en del av profilerna för att öka integriteten kommer på bekostnad av rekommendationens exakthet eller svårigheten att genomföra metoden. I detta dokument föreslår vi en distribuerad mekanism för användare att utöka sina profiler på ett sätt som obfuscerar anslutningen av användarobjekt till en opålitlig server, med minsta förlust på noggrannheten hos recommender-systemet. Vi förlitar oss på den centrala servern för att generera rekommendationerna. Men varje användare lagrar sin profil offline, ändrar den genom att delvis slå ihop den med profilen för liknande användare genom direkt kontakt med dem, och först då regelbundet laddar upp sin profil till servern. Vi föreslår ett mått för att mäta integritet på systemnivå, med hjälp av graf matchningskoncept. Genom att tillämpa vår metod på Netflix prisdataset visar vi algoritmens effektivitet när det gäller att lösa avvägningen mellan integritet och noggrannhet i rekommendationssystem på ett lämpligt sätt.
REF föreslog att en användarprofil skulle utvidgas med andra liknande profiler, med hjälp av en distribuerad mekanism, innan data skickas till servern.
Preserving privacy in collaborative filtering through distributed aggregation of offline profiles
{'venue': "RecSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}