基于差分隐私的服务质量预测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关概念与研究现状 | 第14-25页 |
| 2.1 相关概念 | 第14-21页 |
| 2.1.1 推荐系统 | 第14页 |
| 2.1.2 推荐技术 | 第14-18页 |
| 2.1.3 密码学相关技术 | 第18-21页 |
| 2.2 研究现状 | 第21-24页 |
| 2.2.1 协同Web服务推荐算法研究 | 第21-23页 |
| 2.2.2 数据隐私保护研究 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 保护用户隐私的协同服务质量预测算法 | 第25-41页 |
| 3.1 研究概述 | 第25-26页 |
| 3.2 系统模型 | 第26-27页 |
| 3.3 保护用户隐私的协同服务质量预测算法 | 第27-34页 |
| 3.3.1 DPS：在原始数据上应用差分隐私 | 第28-32页 |
| 3.3.2 DPA：在聚合数据上应用差分隐私 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第34-35页 |
| 3.4.2 z分数对预测结果的影响 | 第35-37页 |
| 3.4.3 隐私保护预算变化对于预测准确度的影响 | 第37-39页 |
| 3.4.4 数据规模对于预测准确度的影响 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于差分隐私的共享协同服务质量预测算法 | 第41-57页 |
| 4.1 研究概述 | 第41-42页 |
| 4.2 问题定义 | 第42-43页 |
| 4.3 基于差分隐私的共享协同服务质量预测算法 | 第43-50页 |
| 4.3.1 基于项的协同过滤 | 第44-46页 |
| 4.3.2 合作者的处理过程 | 第46-49页 |
| 4.3.3 数据所有者的处理过程 | 第49-50页 |
| 4.3.4 理论分析 | 第50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第50-51页 |
| 4.4.2 最近邻服务数量对预测结果的影响 | 第51-52页 |
| 4.4.3 共享与传统协同过滤预测比较 | 第52-55页 |
| 4.4.4 隐私保护预算变化对于预测准确度的影响 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
