Mientras que los sitios de redes sociales ganan una enorme popularidad por sus redes de amistad, surgen problemas de privacidad del usuario debido a la incorporación de servicios basados en la ubicación (LBS) en el sistema. Los LBS preferenciales toman el perfil social de un usuario junto con su ubicación para generar sistemas de recomendación personalizados. Con la disponibilidad del perfil de los usuarios y el historial de ubicaciones, a menudo revelamos información sensible a partes no deseadas. Por lo tanto, proporcionar privacidad de ubicación a tales solicitudes de LBS preferenciales se ha vuelto crucial. Sin embargo, las tecnologías actuales se centran en anonimizar la ubicación a través de generalización de granularidad. Tales sistemas, aunque brindan la privacidad requerida, tienen como costo la pérdida de recomendaciones precisas. Por lo tanto, en este documento, proponemos un mecanismo novedoso de preservación de privacidad de ubicación que proporciona privacidad de ubicación a través de la -anonimidad y ofrece los resultados más precisos. Los resultados experimentales que se centran en usuarios móv
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Evidencia de racionalidades mixtas en la formación de preferencias
Artículo:
ANCS: Logrando la calidad de servicio a través de la asignación dinámica de recursos de red en nubes virtualizadas
Artículo:
Dinámica Espacial y Temporal de un Modelo de Infección Viral con Dos Efectos No Locales
Artículo:
Política deportiva y método de apoyo a decisiones de entrenamiento basado en redes de sensores inalámbricos.
Artículo:
Riesgo de contagio crediticio asociado con un período de incubación: Una perspectiva basada en redes