考虑用户兴趣分析的差分隐私方案推荐

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摘 要：  现有差分隐私推荐算法在计算相似度时，直接根据用户—方案数据进行计算，而忽略了方案属性对用户偏好的影响，没有反映用户的真实偏好，不能进行准确推荐。针对此问题，提出考虑用户兴趣分析的差分隐私推荐方法。该方法首先收集用户对方案属性的兴趣评分，其次使用K-means+ +对用户—方案属性评分数据进行聚类，然后采用差分隐私算法选择近邻用户，并为目标用户推荐适合的方案。（剩余15620字）

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