| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 基于协同过滤的位置推荐 | 第12-25页 |
| 2.1 推荐系统 | 第12-17页 |
| 2.1.1 一般的推荐系统 | 第12-14页 |
| 2.1.2 基于位置的推荐系统 | 第14-17页 |
| 2.2 推荐方法 | 第17-24页 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 | 第17-22页 |
| 2.2.2 非协同过滤推荐算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 组合推荐算法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于位置推荐的隐私攻击 | 第25-41页 |
| 3.1 推理攻击模型 | 第25-32页 |
| 3.1.1 基于位置独立性的推理攻击 | 第27-30页 |
| 3.1.2 基于敏感位置场景的推理攻击 | 第30-32页 |
| 3.2 基于用户的协同过滤的推理攻击模型 | 第32-37页 |
| 3.2.1 推荐结果存在用户标识 | 第33-35页 |
| 3.2.2 推荐结果无用户标识 | 第35-37页 |
| 3.3 基于位置的协同过滤的推理攻击模型 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 感知隐私推理攻击的位置推荐算法 | 第41-49页 |
| 4.1 系统架构 | 第42页 |
| 4.2 算法实现 | 第42-46页 |
| 4.3 实例分析 | 第46-48页 |
| 4.4 评价模型 | 第48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第49-61页 |
| 5.1 实验目的 | 第49页 |
| 5.2 实验环境 | 第49页 |
| 5.3 数据准备 | 第49-51页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第51-59页 |
| 5.4.1 基于协同过滤的位置推荐 | 第52-57页 |
| 5.4.2 基于位置独立性与敏感位置场景的隐私检测 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录1 程序清单 | 第64-70页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第70-71页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |