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摘要
近年来,个性化推荐系统作为电子商务技术的一项重要研究内容,有效地解决了信息过载的问题,为用户提供了精准的个性化推荐服务并为厂商带来了更高的收益。但与此同时,随着数据规模的增大、用户信息数据重要性的提升,推荐系统安全问题开始受到广泛关注。个性化推荐系统如何保证用户数据安全,即使在恶意数据的干扰下仍能保证推荐系统的准确可靠亟待解决。文章就此,分析国内外的研究情况,首先介绍个性化推荐系统及其信任度的概念,明确了用户隐私数据安全对推荐系统的重要性;接着,介绍了常见的用户隐私数据保护策略;最后对推荐系统托攻击与其攻击检测算法进行归纳总结,并提出可供参考的解决方法。
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单位网络与交换技术国家重点实验室; 北京邮电大学
