大數據背景下電子商務個性化推薦服務下的用戶隱私保護

張　韞

(梧州學院，廣西　梧州　543002)

大數據背景下電子商務個性化推薦服務下的用戶隱私保護

張韞

(梧州學院，廣西梧州543002)

[摘要]隨著云計算、三網融合等互聯網技術的日趨發展，越來越多電子商務企業運用大數據技術對用戶的行為偏好和行為軌跡進行監測和分析，通過數據來預測用戶的愛好、消費習慣等，從而為用戶提供個性化推薦服務。這在為用戶提供了更好的購物體驗及更方便的購物過程的同時，也對用戶的個人隱私保護造成了一定程度的威脅。文章分析了大數據背景下電子商務個性化推薦服務及個人隱私保護存在的挑戰，并提出了解決的建議。

[關鍵詞]大數據；電子商務；個性化推薦服務；用戶隱私保護

隨著云計算、三網融合等互聯網技術的日趨發展及博客、微信等新型社交網絡的出現，人們迎來了大數據時代。大數據時代具有4V特征[1]:volume(規模大)、variety(種類多)、veloeity(處理速度高效)、value(價值密度低)。目前越來越多電商運用大數據技術，對用戶的行為偏好和行為軌跡進行監測和分析，通過數據來預測用戶的愛好和消費習慣等，從而為用戶提供個性化推薦服務。基于大數據分析的電子商務個性化推薦服務確實能為用戶提供更精確的導購，但是其帶來的用戶隱私泄露問題也日益受到各方重視，別有用心的人利用這些信息對用戶進行不法活動，導致人們承擔不必要的經濟損失和精神損失。根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)《2015年第35次中國互聯網絡發展狀況統計報告-互聯網絡安全環境(三)》顯示，2014年我國總體網民中有46.3%的網民遭遇過網絡安全問題，其中在網上遭遇到消費欺詐的比例為12.6%。因此本文首先介紹大數據背景下用戶隱私的概念，討論目前面臨的問題，并提出有效的解決辦法。

一、大數據的內涵

關于大數據的定義尚未有統一的說法。普遍認為大數據(bigdata)[2]是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。盡管對大數據概念的描述不一樣，但是大數據的4V特征[1]得到了學術界的廣泛認可。在大數據時代，數據不僅僅是簡單的符號，而是具有價值的信息，但是這些信息如浩瀚大海，需要運用數據挖掘等技術進行甄選；另一方面，基于大數據規模巨大、指數級增長、來源多樣化等特點，對數據處理的硬件和軟件都提出了更高的要求[3]。

二、電子商務個性化推薦服務及個人隱私

在信息大爆炸的時代，互聯網電子商務企業為了更好地引導客戶購買合適他們的商品，讓客戶能更快捷方便地找到需要購買的商品，個性化推薦服務成為了電子商務企業鐘情的一種服務模式。傳統的推薦系統[4]是基于顧客的歷史購買數據來推薦顧客偏好的商品，或者是推薦商家的熱銷商品，對顧客購買商品起到了一定的引導作用，但是傳統的推薦服務在個性化的Web3.0背景下顯示出其信息冗余的劣勢，很多用戶會把這些推薦視為垃圾廣告。個性化推薦系統修改了傳統推薦系統的不足，它通過分析用戶的個性化需求，把合適的內容在合適的時間通過合適的渠道推薦給合適的用戶，為用戶提供個性化的購物體驗，實現電商企業的精確導購，有效提升了商品的成交量，同時也降低了客戶搜索的時間。在個性化推薦服務中，顧客成為了主導者，主導著網頁顯示的內容，整個網頁為之服務。目前個性化推薦系統的運作方式有三種類型：一是個性化訂購推薦，用戶根據自己的需求和對商品的信息評估填寫表單，然后提交給電商企業，企業通過其他通訊方式和客戶聯系，從而滿足客戶的需求；二是關聯挖掘推薦，電商企業通過用戶在網頁上的購買行為和瀏覽痕跡進行關聯挖掘，推薦給用戶相關聯的產品；三是關鍵詞排序推薦，根據用戶提供的關鍵詞，在產品庫中推薦匹配的產品給用戶。

大數據環境下電子商務個性化推薦服務具有以下特征：一是以海量數據為基礎，大數據時代數據成指數級增長，每一條信息都包含一些零碎的信息，每個人的信息和消費偏好蘊含在海量的數據里面，因此個性化推薦在這種環境下顯得尤為重要；二是復雜多樣及異構的數據推薦服務，隨著數據形式由單純的文本形式轉變為現在的音頻、視頻、圖像等復雜形式，個性化推薦服務的數據挖掘不能停留在單純的數據挖掘上，還要有圖像挖掘等；三是關聯數據的豐富性，大數據時代的信息量是驚人的，關聯的數據也豐富多樣，能夠為用戶提供更廣闊的選擇空間。

個性化推薦服務為顧客帶來便利和豐富化服務的同時，也帶來了個人隱私泄露的隱患。在大數據背景中的個性化推薦系統中，挖掘的大部分數據來源于人和傳感器，包括用戶上網的瀏覽記錄、用戶信息和商品評論、傳感器數據和監視數據等。在大數據環境下，經過大數據處理后可以把用戶的碎片信息重新整合，構成了用戶的完整數據，這種用戶數據的重新整合和共享給用戶帶來了風險：個人隱私泄露使得不法分子掌握用戶的喜好和信息，給用戶推薦假冒偽劣商品或對用戶進行詐騙，嚴重威脅到個人的財產和人身安全。比如購物信息泄露后冒充賣家詐騙，用戶電話等個人信息泄露后的經濟詐騙等。個性化推薦服務的大數據挖掘，使得用戶的隱私數據被多次地整合和分析，造成了用戶隱私數據的二次利用和反復放大，并且這些數據挖掘和處理都沒有經過本人同意，企業肆無忌憚地運用這些數據進行分析和操作，同樣也侵犯了個人的隱私權。

三、大數據背景下個人隱私保護存在的挑戰

大數據背景下電子商務個性化推薦服務方興未艾，越來越多的關于用戶個人信息安全的問題正在不斷地顯現出來，有效地保護個人隱私變得越來越難，電子商務個人推薦服務在大數據背景下的個人隱私安全保護存在以下幾個方面的挑戰。

1.個人隱私侵犯行為和范疇難以認定

因為每個人對隱私的理解不一樣，哪些屬于隱私數據沒有統一的劃分，這也為隱私保護帶來了難度。目前的法律對于網絡個人隱私侵犯和泄露尚未有完善的規定，用戶在電商企業注冊或者登記的時候提交了自己的信息，但是很難認定信息是在哪個部分泄露的，比如有可能是商家的發貨記錄泄露，有可能是物流公司的信息泄露，無法追蹤認定。而且現代數據監控技術可以通過客戶的瀏覽痕跡收集客戶的消費偏好，而且這些信息的收集是在用戶不知情的情況下進行的，用戶難以追究責任。因此如何認定個人隱私侵犯行為成為了難點。

2.個人隱私保護技術面臨嚴峻考驗

個人隱私信息的保護需要管理好信息的采集、存儲、使用和發布過程中的保護，這對管理信息系統及相關技術提出了更高的要求。越來越多的電商企業也意識到用戶信息的重要性，如果用戶信息被泄露，對于他們來說也是一種損失。越來越多用戶也意識到個人隱私的保護，也刻意保護自己的個人信息，甚至在填寫信息的時候填入虛假或虛擬信息，但是在大數據的時代下，數據挖掘可以把個人在網頁上留下的碎片化信息重新整合，這些數據的暴露是無法預測和控制的。這對信息技術提出了新的挑戰。

3.網絡安全法律環境臻待完善

雖然我國憲法、刑法、民法中都有對個人隱私保護的相關規定，但尚未形成完整的關于隱私保護的法律體系，也沒有將隱私權作為一項獨立權力加以保護。特別是對于網絡泄露的問題，對于利用現代技術手段偵查用戶愛好等尚未有適用的法律，因此很多企業仍然肆無忌憚地收集用戶的各種信息，這種信息收集本身已經是對用戶隱私的一種侵犯。

四、大數據背景下電子商務個性化推薦服務下用戶隱私保護的建議

基于以上分析，大數據背景下電子商務個性化推薦服務下的用戶隱私保護非常重要而且也非常必要，本文提出幾點建議。

1.政府層面

大數據背景下的電子商務個性化推薦服務是電子商務白熱化的一個特定產物，對于一個新興事物，使用者和創造者均持觀望態度，均在這片藍海試水。政府需要走在大眾之前，引導和監督好這片藍海，在尚未有完善的法律法規出臺之前，利用政治、經濟等宏觀手段控制和引導輿論及政策的方向，為后續健全法律法規、提升技術、完善觀念等起到全面的領導作用。

2.法律層面

隨著網絡經濟的發展，目前我國尚未有完善的關于用戶隱私保護的法律體系，筆者認為在當前大數據時代，制定一套關于用戶隱私保護的法律刻不容緩，把個人隱私作為人格權的一種納入到法律保護范疇，給出適用的法律條例。只有有法可依，才能提高電商企業對用戶個人隱私保護的重視，提高個人對隱私保護的意識，司法機構在處理相關案件的時候才可以做出合理的判決，保護人民的權益不受侵犯。

3.技術層面

大數據背景下的電子商務個性化推薦服務需要多層次的技術支持，因此在用戶隱私保護方面，也應該從多層次入手，做到精準保護。大數據個人隱私保護技術可以從數據層、應用層以及數據展示層上改進技術。數據層可以從數據的加密和訪問控制兩方面入手，應用層上可以采取一些隱私增強技術，數據展示層上可以用匿名化等方法對客戶隱私進行加密。目前有些電商網頁會在同一臺電腦上自動記錄客戶的瀏覽記錄，從而進行二次數據處理，這對于某些公用電腦來說會存在隱私泄露的隱患。因此加強信息利用方面的管理也相當重要。

4.企業層面

作為電子商務企業在幫助保護用戶隱私方面，可以利用公益宣傳、企業聲明等手段讓客戶了解企業在用戶上網的時候進行了哪些信息的收集，并告知客戶這類信息收集主要用于哪些用途，應征得用戶同意后方可收集相關信息。同時企業也要加強自身技術能力，保護用戶的個人隱私不被別人盜竊，保護數據庫不被黑客攻擊。當用戶隱私泄露或者被盜取時，積極為用戶尋求解決途徑而不是推卸責任，呼吁并敦促健全有關法律，做好企業的社會責任。

5.個人層面

針對大數據下的電子商務個性化推薦服務的特點，用戶本身應加強隱私保護意識，對侵犯隱私的行為有較高的警覺性和敏感度，在網絡上填寫個人信息的時候要知道這些信息主要用于何處，并注意不要在公共場合的電腦以及公共網絡上留下過多的個人信息。同時也要提高自己的法律保護意識，遇到自身隱私被泄露時，積極通過法律途徑尋找解決辦法。雖然目前對于網絡個人隱私方面的法律還未健全，就是因為不健全，才要突出各種問題，敦促相關法律盡快出臺。

參考文獻：

[1]倪斌.大數據時代背景下司法體制對個人隱私的保護[J].鄂州大學學報，2015,22(2)：38-40.

[2]劉雅輝，張鐵贏，靳小龍，等.大數據時代的個人隱私保護[J].計算機研究與發展，2015,52(1)：221-228.

[3]Ilavarasi A,Poorani S.A survey on privacy preserving data mining techniques[J].Int Journal of Computer Science and Business Informatics,2013,7(1):1-12.

[4]王茜，錢力.大數據環境下電子商務個性化推薦服務發展動向探析[J].商業研究,2014(8):150-154.

(責任編輯：覃華巧)

收稿日期：2012-12-15

基金項目：廣西高校科學技術研究項目(KY2015LX456)；廣西高等教育教學改革工程項目(2014JGA231)；2011年梧州學院科研項目(2011C009)

[中圖分類號]F724.6

[文獻標識碼]A

[文章編號]1673-8535(2016)01-0018-03

[作者簡介]張韞(1982-)，女，廣西梧州人，梧州學院講師，管理學碩士，研究方向：電子商務、人力資源管理。