书名：面向隐私保护的社交网络推荐
定价：129.0
ISBN：9787030803412
作者：郑孝遥
版次：1
出版时间：2024-12

内容提要：

随着社交网络的飞速发展，社交网络的应用范围逐步扩展，用户规模不断扩大，信息更新速度不断加快，社交网络已成为互联网的一大发展趋势，社交网络不仅满足人们网上交流的需求，更成为人们分享、获取和传播信息的重要渠道。用户规模呈爆炸式增长，用户身边充斥着大量信息，为了提供精准化的服务，推荐系统得到了广泛应用。传统的推荐系统需要服务器集中用户原始数据产生推荐结果，在这一过程中用户的隐私易受到威胁。2016年，欧盟发布了《通用数据保护条例》，禁止商业公司在未经相应用户许可的情况下收集、处理或交换用户数据。紧接着美国和中国也分别相继出台了类似的法律规定《美国数据隐私保护法》和《中国信息保护法》。推荐系统的研究对国家安全也具有重大意义，如社交网络中的个性化信息排序和推荐对社会舆情和热点事件监测起到积极的引导作用，以及通过社交网络中的社交关系的预测和推荐可以提升反恐、网络诈骗的检测效率和准确率。随着推荐系统在社交网络中应用范围的拓展和用户参与度的不断增加，隐私保护成为一个日益敏感的问题。 本书对社交网络推荐算法及其隐私保护方法展开研究，全书首先对社交网络的概念、相关技术、评价指标及其面临的挑战进行了简介，然后分章对社交网络推荐模型进行而分析，主要包括基于矩阵分解的社交推荐算法、基于深度学习的社交推荐、推荐差分隐私保护方法及联邦推荐隐私保护方法四个方面。

作者简介：
IEEE会员，CCF会员，国家注册信息安全工程师，合肥中级人民法院智库专家，数字安徽专家委员会评审专家委员会专家，安徽省科技项目评审专家。