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SDRM-LDP: A Recommendation Model Based on Local Differential PrivacySDRM-LDP: Un modelo de recomendación basado en la privacidad diferencial local

Resumen

El desarrollo de la tecnología 5G ha impulsado el auge del comercio electrónico, las redes sociales y el Internet de las Cosas. Bajo la transmisión de alta velocidad, el volumen de datos aumenta, y la demanda de los usuarios también cambia. La personalización personalizada se ha convertido en la tendencia principal del desarrollo de redes. Sin embargo, a medida que la velocidad de Internet aumenta, también surgen una serie de problemas. El aumento en el volumen de datos resulta en una reducción del ancho de banda, un aumento de la presión en los procesadores centrales y un mayor riesgo de fuga de datos. Un sistema de búsqueda y una plataforma de recomendación son las herramientas para mejorar la eficiencia de búsqueda de las personas. Sin embargo, proporcionar recomendaciones personalizadas a diferentes usuarios según sus necesidades sigue siendo un problema urgente. Simultáneamente, el gran volumen de datos significa que los atacantes también pueden obtener más información. Pueden utilizar conocimientos previos y varios métodos de razonamiento para deducir la información privada de los usuarios utilizando elementos no privados. En este documento, se

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