| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究内容 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外网络隐私保护现状 | 第9-12页 |
| 1.4 主要工作和创新点 | 第12-13页 |
| 1.5 文章组织架构 | 第13-14页 |
| 第二章 用户隐私研究 | 第14-23页 |
| 2.1 用户隐私的分类 | 第14-15页 |
| 2.2 OpenID分散式身份认证协议 | 第15-17页 |
| 2.2.1 OpenID简介 | 第15页 |
| 2.2.2 OpenID协议流程 | 第15-16页 |
| 2.2.3 OpenID和用户隐私信息保护的关系 | 第16-17页 |
| 2.3 游览器Cookie | 第17-19页 |
| 2.4 网络用户身份类型 | 第19-20页 |
| 2.5 隐私信息的泄漏途径 | 第20-21页 |
| 2.6 网站分类对隐私保护的作用 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 网页分类技术 | 第23-33页 |
| 3.1 向量空间模型 | 第23-24页 |
| 3.1.1 标签加权 | 第23页 |
| 3.1.2 词加权 | 第23-24页 |
| 3.1.3 文本相似度和文本距离 | 第24页 |
| 3.2 特征选取 | 第24-26页 |
| 3.3 分类器 | 第26-32页 |
| 3.3.1 KNN | 第27-28页 |
| 3.3.2 SVM | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于网站首页的中文网站分类算法 | 第33-51页 |
| 4.1 网站分类的国内外研究现状 | 第33页 |
| 4.2 HBWC算法的时间限制 | 第33-34页 |
| 4.3 HBWC网站首页的向量表示 | 第34-37页 |
| 4.3.1 HTML处理 | 第34-35页 |
| 4.3.2 中文分词 | 第35页 |
| 4.3.3 特征选取 | 第35-36页 |
| 4.3.4 标签加权 | 第36-37页 |
| 4.3.5 网站首页的改进VSM表示 | 第37页 |
| 4.4 HBWC-S服务器端分类算法 | 第37-45页 |
| 4.4.1 非聚类集群KNN算法 | 第39-41页 |
| 4.4.2 K-means聚类 | 第41-42页 |
| 4.4.3 聚类集群KNN算法 | 第42-44页 |
| 4.4.4 集群KNN算法的更新 | 第44-45页 |
| 4.4.5 小结 | 第45页 |
| 4.5 HBWC-C游览器端分类算法 | 第45-46页 |
| 4.6 实验分析 | 第46-50页 |
| 4.6.1 实验环境和数据源 | 第46页 |
| 4.6.2 特征选取标准的比较 | 第46-47页 |
| 4.6.3 HBWC首页标签加权 | 第47页 |
| 4.6.4 分类器参数 | 第47-49页 |
| 4.6.5 HBWC算法的性能评价 | 第49-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于HBWC的隐私保护模型 | 第51-63页 |
| 5.1 行为信息保护模型 | 第51-55页 |
| 5.1.1 游览器核 | 第51-52页 |
| 5.1.2 网站分类缓存模块 | 第52页 |
| 5.1.3 HBWC-C算法模块 | 第52-53页 |
| 5.1.4 策略配置和管理模块 | 第53-54页 |
| 5.1.5 Cookie组模块 | 第54-55页 |
| 5.1.6 网站分类缓存和Cookie组模块的同步 | 第55页 |
| 5.1.7 小结 | 第55页 |
| 5.2 属性信息保护模型 | 第55-59页 |
| 5.2.1 自动表单发现模块 | 第56-57页 |
| 5.2.2 OpenID协议控制模块 | 第57-58页 |
| 5.2.3 策略配置和管理模块 | 第58-59页 |
| 5.3 HBWC算法的互补特性 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 研究成果 | 第63页 |
| 6.2 今后的工作 | 第63-64页 |
| 6.3 网络用户隐私保护的未来展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录：攻读硕士学位期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |