摘要：隐私保护的协同过滤推荐研究致力于在确保高质、高效地产生推荐的同时有效地保护参与方的隐私．在数据分布存储，参与方大于2的情形，已有研究针对其核心任务——对指定项进行评分预测，以可交换的密码系统为主要技术，设计了一个隐私保护计算协议．但该协议不适用于参与方是2的情形．以安全比较计算和安全点积计算为基础安全设施，设计了一个协议，解决参与方是2的情况下对指定项进行评分预测的隐私保护问题，从而解决了隐私保护的两方协同计算问题．预测准确度与数据集中存放一样，证明了协议的正确性，并基于安全多方计算理论和模拟范例，证明其安全性，分析了时间复杂度和通信耗费．

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