Med den senaste tidens sociala nätverk som Facebook, nya former av rekommendationer har blivit möjliga - rekommendationer som förlitar sig på ens sociala förbindelser för att göra personliga rekommendationer av annonser, innehåll, produkter, och människor. Eftersom rekommendationer kan använda känslig information, spekuleras det att dessa rekommendationer är förknippade med integritetsrisker. Det viktigaste bidraget av detta arbete är att formalisera kompromisser mellan noggrannhet och integritet av personliga sociala rekommendationer. Vi studerar om "sociala rekommendationer", eller rekommendationer som enbart baseras på en användares sociala nätverk, kan göras utan att avslöja känsliga länkar i den sociala grafen. Mer exakt, vi kvantifierar förlusten i nytta när befintliga rekommendationsalgoritmer ändras för att uppfylla en stark uppfattning om integritet, kallas differential integritet. Vi bevisar lägre gränser på minimal förlust i nytta för någon rekommendation algoritm som är differentialt privat. Vi anpassar sedan två integritet bevara algoritmer från differential integritet litteratur till problemet med sociala rekommendationer, och analysera deras prestanda i jämförelse med våra lägre gränser, både analytiskt och experimentellt. Vi visar att goda privata sociala rekommendationer är genomförbara endast för en liten del av användarna i det sociala nätverket eller för en mild inställning av sekretessparametrar.
Differentiell integritet ger en stark uppfattning om integritet, men REF belyser sin viktiga kompromiss mellan integritet och noggrannhet.
Personalized Social Recommendations - Accurate or Private?
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 4, No. 7, pp. 440-450 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}