基于隱私保護的社交網(wǎng)絡(luò)用戶推薦系統(tǒng).pdf

1、隨著移動社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，基于GPS位置的服務(wù)給人們的生活帶來了很多的樂趣與便捷。然而在享受LBS便捷服務(wù)的同時，用戶的位置隱私保護也面臨越來越大的考驗，如何保護位置隱私成為了研究的熱門話題。
　　本文研究了現(xiàn)有位置隱私保護算法的特點和不足，在k-匿名算法和泛化法的基礎(chǔ)上提出了基于位置坐標(biāo)均值的隱匿算法。算法取用真實位置均值坐標(biāo)生成隱匿區(qū)域，并把整個區(qū)域作為用戶的位置發(fā)送給應(yīng)用服務(wù)器；應(yīng)用服務(wù)器通過計算隱匿區(qū)域的圓心生成推薦區(qū)域

2、，并且根據(jù)推薦區(qū)域的商家信息為用戶提供推薦服務(wù)。這種算法在隱私保護度、匿名成本、匿名時間等性能上有很大的優(yōu)勢，而且在給用戶提供優(yōu)質(zhì)位置隱私保護的同時不影響推薦效果。
　　應(yīng)用服務(wù)端在提供服務(wù)時獲取了大量的用戶位置信息，對這些用戶基本信息和用戶歷史記錄加以利用，能夠給用戶提供基于位置的個性化推薦。本文通過爬取大眾點評的商家數(shù)據(jù)，通過邏輯回歸算法對數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練獲得模型結(jié)果。根據(jù)用戶當(dāng)前位置求取區(qū)域范圍內(nèi)的商家信息，利用邏輯回歸和協(xié)同過