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智能推荐系统：混合推荐系统_14.推荐系统中的隐私保护.docx

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    14.推荐系统中的隐私保护

    推荐系统在提供个性化服务的同时，也面临着用户隐私保护的重要挑战。用户数据的收集、存储和使用过程中，如何确保用户的隐私不被泄露，是推荐系统设计和实现中必须考虑的关键问题。本节将详细介绍推荐系统中的隐私保护技术，包括数据脱敏、差分隐私、同态加密等方法，并探讨这些技术在实际应用中的优缺点和实现细节。

    14.1数据脱敏技术

    数据脱敏（DataMasking）是一种通过修改或隐藏原始数据来保护用户隐私的技术。在推荐系统中，数据脱敏通常用于对用户的敏感信息进行处理，以确保这些信息在传输和存储过程中不会被未经授权的人员访问。数据脱敏有

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