Denna artikel föreslår en ny teknik för integritetsbevarande Collaborative Filtering (PPCF) baserat på mikroaggregation, som ger noggranna rekommendationer beräknade från perturbed data samtidigt som användaren k-anonymity garanteras. De experimentella resultat som presenteras i denna artikel visar effektiviteten i den föreslagna tekniken för att skydda användarnas integritet utan att kompromissa med kvaliteten på rekommendationerna. I detta avseende stör den föreslagna metoden data på ett mycket effektivare sätt än andra välkända metoder som Gaussian Noise Addition (GNA).
Casino m.fl. I REF föreslogs en ny teknik för integritetsbevarande av samverkansfiltrering (PPCF) baserad på mikroaggregation, som ger korrekta rekommendationer beräknade från perturbed data samtidigt som användaren k-anonym garanteras.
A k-anonymous approach to privacy preserving collaborative filtering
{'venue': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'journal': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}