为完善云环境下众测（众包测试）数据共享体系，解决众测领域存在的数据安全与隐私保护问题，提出基于区块链与基于密文策略的属性加密（CP-ABE）策略隐藏的众测任务隐私保护（CTTPP）方案。将区块链和属性基加密相结合，以提高众测数据共享的隐私性。首先，利用末端内部节点构造访问树表达访问策略，配合CP-ABE中的指数运算和双线性配对运算实现策略隐藏，以提高众测场景下数据共享的隐私保护能力；其次，调用区块链智能合约自动化验证数据访问者的合法性，与云服务器共同完成对任务密文访问权限的验证，进一步提高众测任务的安全性。性能测试结果表明，与同类型访问树策略隐藏算法相比，平均加密解密时间更短，加解密的计算开销更小；另外，当解密请求频率达到每秒1 000笔时，区块链的处理能力开始逐渐饱和，数据上链和数据查询的最大处理时延为0.80 s和0.12 s，适用于轻量级的商业化众测应用场景。

为解决基于循环神经网络（RNN）会话推荐方法的兴趣偏好表示不全面、不准确问题，提出基于图模型和注意力模型的会话推荐（SR?GM?AM）方法。首先，图模型利用全局图和会话图分别获取邻域信息和会话信息，并且利用图神经网络（GNN）提取项目图特征，项目图特征经过全局项目表示层和会话项目表示层得到全局级嵌入和会话级嵌入，两种级别嵌入结合生成图嵌入；然后，注意力模型使用软注意力进行图嵌入和反向位置嵌入融合，目标注意力激活目标项目相关性，注意力模型通过线性转换生成会话嵌入；最后，SR?GM?AM经过预测层，输出下次点击的N项推荐列表。在两个真实的公共电子商务数据集Yoochoose和Diginetica上对比了SR?GM?AM方法与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐（LESSR）方法，结果显示，SR?GM?AM方法的P@20最高达到了72.41%，MRR@20最高达到了35.34%，验证了SR?GM?AM的有效性。