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本发明提供一种基于标签和差分隐私保护的推荐方法，本方法旨在引入标签概念，通过标签的共现原则计算标签的相似性，使用标签相似性代替模糊c均值聚类的欧式距离对标签进行模糊c均值聚类，使其属于不同聚类，解决由常规聚类的硬聚类问题导致推荐准确率低的问题，并在聚类过程中加入符合Laplace分布的噪声达到保护用户隐私的目的。通过对标签进行模糊c均值聚类更解决了直接向标签兴趣度向量中加入噪声导致数据可用性降低的问题，在提高推荐准确度的同时保护了用户的隐私。
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