个性化搜索中用户兴趣模型匿名化研究

摘要：

　　个性化搜索技术能够提高用户获得准确信息的效率，然而，这项技术通常会引起个人隐私的泄露。针对此问题，根据数据发布中隐私保护方法k-匿名的思想，提出了用户兴趣模型匿名化的方法，根据兴趣条目的相似性将用户兴趣模型聚类为满足p-链接性的等价组，并根据一定的规则计算兴趣条目的权值，实现用户兴趣模型在等价组内的匿名以及兴趣权值倾向不发生改变，既保护了用户隐私信息又保证个性化检索性能。实验验证了上述方法的有效性，具有很大的实际应用意义。

关键词： 个性化 用户兴趣模型 匿名化 隐私保护 k-匿名 信息安全

作者: 李清华 康海燕 苑晓校 Li Xiong 任俊玲

作者单位: 北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100192;北京信息科技大学 计算机学院,北京 100192 北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京 100192;北京信息科技大学 信息管理学院,北京 100192 北京信息科技大学 计算机学院,北京 100192 Department of Mathcs, Emory University, Atlanta, USA 30322 北京信息科技大学 信息管理学院,北京 100192

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2012-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）