| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 理论基础 | 第17-29页 |
| 2.1 张量基础概念及运算 | 第17-22页 |
| 2.2 张量分解相关理论 | 第22-27页 |
| 2.3 同态加密相关基础 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 隐私保护的高阶Bi-Lanczos方法 | 第29-50页 |
| 3.1 问题描述与解决方案 | 第29-31页 |
| 3.2 高阶Bi-Lanczos方法 | 第31-33页 |
| 3.3 隐私保护的高阶Bi-Lanczos方法 | 第33-40页 |
| 3.4 分布式实现 | 第40-43页 |
| 3.5 实验分析 | 第43-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 隐私保护的基于张量链的高效Tucker分解方法 | 第50-72页 |
| 4.1 问题描述与解决方案 | 第50-52页 |
| 4.2 基于梯度下降的Tucker分解算法 | 第52-54页 |
| 4.3 基于张量链的高效Tucker分解算法 | 第54-60页 |
| 4.4 隐私保护的基于张量链的高效Tucker分解算法 | 第60-66页 |
| 4.5 分布式实现 | 第66-68页 |
| 4.6 实验分析 | 第68-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 总结与展望 | 第72-75页 |
| 5.1 工作总结 | 第72-73页 |
| 5.2 下一步研究计划 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-84页 |
| 附录 | 第84-85页 |