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用户协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和目标用户品位比较类似的，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给目标用户。

本节主要介绍如何从一系列行为数据中收集到用户偏好。

基于用户行为分析的推荐算法也被称为协同过滤算法，即通过用户与网站不断互动来不断过滤自己感兴趣的物品。

基于内容的推荐算法理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，是最早被使用的推荐算法。

对列中植入离散编码的隐形水印，可用于数据防篡改或数据追踪。

以Flask API为例演示SQL注入攻击和防护。

差分隐私技术则可以在保护数据隐私的同时，保持数据的实用性。

数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

OTP就是One-time password，翻译过来就是一次性密码。原理非常简单，加密的过程就是明文和密钥异或得到密文，而解密的过程就是密文和密钥异或得到明文。

以图像文件为例演示如何用AES对文件加密解密。