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移动社交网络隐私保护算法及应用研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第11-28页
    1.1 课题研究背景第11-12页
    1.2 隐私保护问题概述第12-18页
        1.2.1 数据的产生第12-13页
        1.2.2 隐私数据的分类第13-15页
        1.2.3 隐私保护中的关键问题及相关技术第15-18页
    1.3 大数据隐私保护最新研究进展第18-25页
        1.3.1 位置隐私保护技术第18-20页
        1.3.2 轨迹隐私保护技术第20-21页
        1.3.3 社交网络隐私保护技术第21页
        1.3.4 基于差分隐私的数据发布及分析技术第21-25页
    1.4 主要研究内容及创新点第25-28页
        1.4.1 主要研究内容第25-26页
        1.4.2 主要创新点第26-27页
        1.4.3 论文框架第27-28页
第2章 移动社交网络隐私保护技术相关理论第28-36页
    2.1 移动社交网络的特点第28-29页
    2.2 移动社交网络用户隐私的分类第29-30页
    2.3 隐私保护相关理论第30-35页
        2.3.1 K匿名模型第30-31页
        2.3.2 L多样性模型第31-33页
        2.3.3 差分隐私保护技术第33-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第3章 基于情景感知的位置K-匿名模型第36-48页
    3.1 位置信息的保护第36-37页
        3.1.1 位置信息的应用特点第36页
        3.1.2 位置信息保护的需求特点第36-37页
    3.2 基于情景感知的隐私度量第37-40页
        3.2.1 服务质量与隐私保护的矛盾第37-38页
        3.2.2 情景感知的引入第38-40页
    3.3 改进位置K-匿名模型的建立第40-43页
        3.3.1 改进的K-匿名模型第40-41页
        3.3.2 时空相似度度量第41-42页
        3.3.3 基于情景感知的位置K匿名模型第42-43页
    3.4 实例分析第43-47页
        3.4.1 新浪微博的签到服务第43-44页
        3.4.3 仿真实验与结果分析第44-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 基于改进层次聚类的L多样性匿名模型第48-66页
    4.1 发布数据的类型第48-49页
    4.2 聚类思想的引入第49-55页
        4.2.1 数据采集第49-52页
        4.2.2 不同属性类型的距离度量第52-54页
        4.2.3 信息损失的度量第54-55页
    4.3 改进L多样性模型的建立第55-58页
        4.3.1 敏感值属性分布的度量第55-56页
        4.3.2 基于基尼系数和层次聚类的L多样性模型第56-58页
    4.4 实例分析第58-65页
        4.4.1 数据采集第58-61页
        4.4.2 数据预处理第61-62页
        4.4.3 仿真实验与结果分析第62-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 基于差分隐私及VSM的好友推荐算法第66-77页
    5.1 移动推荐的特点第66-67页
    5.2 用户行为模型的建立第67-70页
        5.2.1 用户个人标签词第67页
        5.2.2 关注内容关键词第67-68页
        5.2.3 微博内容主题词第68页
        5.2.4 移动位置特征词第68-70页
    5.3 隐私保护的相似度计算第70-71页
        5.3.1 向量空间模型的建立第70页
        5.3.2 差分隐私保护机制的引入第70-71页
    5.4 隐私保护好友推荐算法的步骤第71-72页
    5.5 实例分析第72-76页
        5.5.1 实验环境第72页
        5.5.2 数据采集第72-74页
        5.5.3 仿真实验与结果分析第74-76页
    5.6 本章小结第76-77页
第6章 总结与展望第77-79页
    6.1 全文总结第77-78页
    6.2 展望第78-79页
参考文献第79-83页
攻读学位期间发表的学术论文第83-84页
致谢第84页

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