杜素娟

作品数：1被引量：1H指数：1
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供职机构：电子科技大学更多>>
发文主题：隐私保护奇异值分解推荐系统协同过滤奇异值更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《电子科技大学学报（社科版）》更多>>
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基于奇异值分解模型的在线实时推荐的隐私保护被引量：1
《电子科技大学学报（社科版）》2017年第2期74-81,共8页路应金 杜素娟 
国家自然科学基金(71372140)
利用缩减的奇异值分解更新算法和随机技术提出了一个基于奇异值分解模型的在线推荐的隐私保护方法,将新数据混合到原始数据中保护消费者在线购物的隐私数据。实验结果表明,我们提供的模型可以保证数据高效性和更低概率的隐私泄露,并且...
关键词：奇异值分解 隐私保护 实时推荐 协同过滤 
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