个性化搜索中用户兴趣模型匿名化研究

• 作 者: 李清华 康海燕 苑晓姣 X10NG Li 任俊玲
• 机 构: 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,北京信息科技大学信息管理学院,北京信息科技大学计算机学院,艾默里大学数学与计算机科学系
• 出 处: 西安交通大学学报
• 发表日期: 2013年4期
• 关键词: 个性化搜索 用户兴趣模型 匿名化 隐私保护 信息安全 personalized search user profile anonymization privac
• 基金项目: 国家科技支撑计划资助项目（2012BAH08B02）；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开放课题（5026035409）,教育部人文社会科学资助项目（11YJC870011）,北京市教委科技计划面上资助项目（KM201211232014）

为了解决个性化搜索技术所潜在的用户隐私信息泄露问题，本文提出了用户兴趣模型匿名化方法：首先根据用户兴趣模型之间的相似性将其聚类为满足 p-链接性的等价组，然后计算聚类后兴趣条目的权值。所谓的 p-链接性是指攻击者根据背景知识链接确定某一用户的概率不超过 p。该方法实现用户兴趣模型匿名化以及兴趣倾向不发生改变，既保护了用户隐私信息，同时也保证了个性化检索性能。实验表明：随着相关结果个数的增多，匿名化后搜索结果的查全率基本能保证在 50%以上；另外，p-链接性的减小对于查全率的影响并不是太大。