【摘 要】
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随着生活水平的不断提高，人们对服务的需求日益增长。服务与互联网相结合而变得更加丰富多彩。与之伴随来的是人们对服务的决策困难和越发强烈的个性化需求。大数据个性化服务智能推荐是帮助用户服务决策和满足个性化服务需求的重要途径。然而，用户隐私也会被不可信的推荐系统恶意利用或者被攻击者窃取，对用户造成损失。因此，如何实现个性化服务智能推荐，同时对隐私信息进行保护，是目前研究重点。 本文首先讨论了大数据个性
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随着生活水平的不断提高，人们对服务的需求日益增长。服务与互联网相结合而变得更加丰富多彩。与之伴随来的是人们对服务的决策困难和越发强烈的个性化需求。大数据个性化服务智能推荐是帮助用户服务决策和满足个性化服务需求的重要途径。然而，用户隐私也会被不可信的推荐系统恶意利用或者被攻击者窃取，对用户造成损失。因此，如何实现个性化服务智能推荐，同时对隐私信息进行保护，是目前研究重点。
本文首先讨论了大数据个性化服务智能推荐的研究现状，提出从线上服务和线下服务两个方面分别研究其考虑隐私保护的大数据个性化智能推荐方法，具体分析了面向线上服务和线下服务的大数据个性化智能推荐算法和存在的隐私保护问题。然后提出解决方法，在大数据个性化服务智能推荐算法方面，为了提高大数据个性化服务智能推荐的精确度，在传统协同过滤算法中引入用户个人特征模型，构建面向线上服务的大数据个性化智能推荐算法，进一步引入位置信息，构建面向线下服务的大数据个性化智能推荐算法。在隐私保护方面，针对线上服务和线下服务对用户信息大数据的隐私需求及其目前存在隐私保护问题：如何更好的保证隐私保护与智能推荐精准度的平衡，以及如何实现位置信息类型隐私保护且与个性化线下服务智能推荐算法相融合等问题，将改进后的随机扰动方法和位置保护方法应用到大数据个性化服务智能推荐中。进而构建相应场景下考虑隐私保护的大数据个性化智能推荐方法。最后通过设计实验分析，验证本文提出方法的实用性和有效性。
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