差分隐私赋能概率矩阵分解推荐算法：隐私与精度的平衡探索

一、引言

1.1研究背景与动机

1.1.1推荐系统的广泛应用

在当今数字化时代，互联网产生的数据量呈爆炸式增长，信息过载问题日益严峻。推荐系统作为解决这一问题的关键技术，在电商、视频平台、社交媒体、新闻资讯等众多互联网领域得到了广泛应用。它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等数据，为用户精准推荐可能感兴趣的商品、内容或服务，显著提升了用户体验和平台的业务增长。

在电商领域，推荐系统是提升用户购物体验和促进销售的重要工具。以亚马逊为例，其推荐系统能够根据用户的浏览历史、购买记录和搜索行为，向用户推荐相关商品。研究表明，亚马逊约35%的