1.2.3　隐私保护

人们的日常工作与生活，正越来越多地依赖信息平台的推荐，小到日常用品的选择、休闲度假目的地的选择，大到证券交易、高考志愿填报等，几乎都需要信息平台的帮助。个性化推荐系统在很大程度上依赖对用户信息（如用户浏览网页、使用在线服务、进行网络购物等行为的属性信息）的采集。采集到真实、有效的信息，对算法优化至关重要。然而，过度反馈和收集用户的信息，可能泄露用户的观点和兴趣爱好，从而造成隐私问题的产生。因此，数据隐私成为个性化资源推荐场景中的一个备受关注的问题。近年来，随着数据挖掘等相关领域的发展，有更多场景涉及敏感数据的收集和处理，带来了更严重的隐私泄露风险。

如何有效地管理隐私数据不仅是一个技术问题，还是一个社会问题和企业内部管理问题。从技术的角度出发，需要加强对隐私保护算法的研发和应用；从社会的角度出发，需要加强隐私保护意识的普及和提高，建立完善的隐私保护法律法规体系，规范企业运营和个人行为。随着大数据技术的发展，在推荐领域隐私问题变得异常突出。在推荐应用程序中，用户对指定物品的评分反映了用户的兴趣、观点、性格等。此外，推荐领域中的导航、场所查询、社交等基于位置的服务（location-based service，LBS）查询信息中不仅直接包含用户的行踪，而且隐含用户的日常行为规律信息，如家庭住址、兴趣偏好与身体状况等隐私信息，将这些信息直接泄露给不可信的第三方，会对用户隐私的安全造成严重威胁。几乎所有隐私保护方法都是以某种方式改变数据，以降低其表示的精确性（这样做是为了增强数据隐私性，其结果是让数据变得模糊，使挖掘算法不再有效）。

所以，如何运用机器学习相关原理和技术，在利用个性化推荐给用户带来便利的同时，有效保护个人信息，是一个值得研究且富有挑战性的问题。