面向商品推荐的差分隐私保护算法：平衡隐私与精准推荐的探索

一、引言

1.1研究背景

在信息技术飞速发展的当下，电子商务已成为人们生活中不可或缺的一部分。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，我国网络购物用户规模达8.45亿，占网民比例为80.0%。电商平台凭借丰富的商品种类、便捷的购物流程以及个性化的服务，吸引了大量用户。在这一背景下，商品推荐系统作为电商平台的核心技术之一，发挥着至关重要的作用。

商品推荐系统旨在通过分析用户的行为数据、偏好信息等，为用户精准推荐其可能感兴趣的商品，从而提升用户体验、