【项目基本情况】
项目名称：面向个性化信息检索的用户偏好隐私保护语义模型研究
项目类别：国家社科基金一般项目
批准号：19BTQ056
所在学科：图书馆、情报与文献学
项目负责人及单位：吴宗大（绍兴文理学院）
进行时间：2019-2020
最终成果：专著《面向个性化信息检索的用户偏好隐私保护模型与策略》与相关权威论文多篇。
【主要内容和重要观点】
本项目研究成果《面向个性化信息检索的用户偏好隐私保护模型与策略》有利于拓宽交叉学科前沿，它既是图书情报学理论与隐私保护技术方法相融合的一种交叉性综合研究，也是隐私保护技术应用于信息管理和信息检索的一种创新性探索研究。该成果为新兴网络环境下搭建安全有效的个性化信息检索提供了一定的理论和技术基础，具有较高的学术价值。
用户个性化信息检索服务请求，不仅包含查询关键词，还包含用户兴趣描述和用户位置区域信息。它们均蕴含着用户隐私信息（分别称作：用户查询隐私、兴趣隐私和位置隐私）。基于这些用户服务请求信息，不可信网络服务器端可以分析出用户的个人兴趣偏好，从而导致用户偏好隐私泄露，它们是个性化信息检索用户隐私泄露主要通道。为此，本项目研究成果的主要内容包括：（1）在不损害个性化信息检索平台可用性的基本前提下，研究构建了用户偏好隐私保护模型总体框架；（2）在该模型框架下，深入挖掘个性化信息检索各类用户偏好隐私的语义分布特征、语义关联特征和语义变化特征，研究构建了用户偏好隐私保护语义模型，并设计了相应算法（包括查询隐私保护算法、兴趣隐私保护算法和位置隐私保护算法），以有效改善各类用户偏好隐私在服务器端的安全性；（3）研究构建了个性化信息检索用户偏好隐私安全性评估模型和原型系统，并通过理论分析结合实验评估，验证了用户偏好隐私保护方法的有效性和安全性。
本项目研究成果的特色和创新包括：（1）研究对象新颖。用户隐私问题已成为制约个性化信息检索持续健康发展的重要障碍。虽然从法律角度，社科学者已进行了一系列研究，但从技术角度，已有研究还十分单薄，缺乏系统，缺乏对各类用户偏好隐私的系统化和体系化研究。因而，本研究从技术角度，构建了一套完整的理论模型和实现算法，有效改善个性化信息服务用户偏好隐私安全性，为促进现代信息检索技术健康发展提供新的思路和方法。（2）方法思路特别。不同于已有技术方法，本课题通过综合运用语义计算方法和人类行为学理论，深入挖掘各类用户请求的语义分布特征和语义关联特征，统一构造特征相似但偏好无关的伪请求，“以假乱真”掩盖用户偏好，能在不改变个性化信息检索现有架构和算法前提下，实现偏好隐私安全和信息检索准确的有效统一。（3）方法可用性好。现有隐私保护技术很多并不是针对个性化信息检索而提出，它们在实用性、准确性、安全性等方面仍无法满足个性化信息检索服务平台的实际应用需求。本研究构建的理论方法能突破现有技术方法的应用局限，实现与已有个性化信息检索平台的有效对接，实现用户操作透明化，拥有良好的实际可用性。
【学术价值和应用价值】
不同于已有研究工作，本课题研究工作学术价值在于：以用户在某段时间内发起的各类个性化信息检索请求序列为基本单位，深入挖掘各类用户偏好隐私数据的语义分布特征、语义关联特征和语义变化特征；据此，构建个性化信息检索用户偏好隐私语义保护方法，将各类用户偏好隐私作为整体进行系统保护，有效突破现有方法在个性化信息检索服务中的应用局限，能在“不改变”现有信息平台架构、“不改变”现有信息检索服务算法、“不改变”信息检索服务准确性、“不改变”信息检索服务高效性的基本前提下，“改善”各类用户偏好隐私在不可信服务器端的安全性。
本课题研究应用价值在于：构建的个性化信息检索服务用户偏好隐私语义保护方法能有效实现与已有网络信息平台的有效衔接，从而为搭建安全有效的个性化信息检索提供了一定的理论和技术基础。
【项目负责人简介】
吴宗大，83年生，华中科大博士，中国科大博士后，南京大学博士后，绍兴文理学院教授。2019年入选浙江省万人计划青年拔尖人才。2020年入选浙江省高校领军人才计划高层次拔尖人才。2016年获浙江省优秀教师暨浙江省高校优秀教师荣誉称号。2020年入选绍兴市重点科技创新团队负责人。2020年入选绍兴市特聘专家。以第一作者或通讯作者，在国内外权威期刊发表科研论文60余篇。主持完成国家社会科学基金2项、国家自然科学基金1项、国家博士后科学基金3项（特别资助1项）和浙江省自然科学基金2项（重点项目1项），多个项目结题成绩优秀。