大数据时代的信息爆炸,使得推荐系统成为高效利用互联网的智能手段。通过信息分析建模,为用户提供兴趣偏好服务。其从信息获取、模型构建到结果预测,都与用户信息密切相关。这也带来了用户隐私信息泄露的风险。保证推荐系统的准确性,同时有效保护用户敏感信息,避免隐私信息泄露,是当前推荐系统应用过程中的一个重点和难点。
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