| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的框架和组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关技术背景的概述 | 第13-25页 |
| ·电子商务平台下的个性化推荐系统 | 第13-16页 |
| ·个性化推荐系统的概述 | 第13-15页 |
| ·个性化推荐系统的算法简介 | 第15-16页 |
| ·数据共享中的隐私保护模型的现状与发展趋势 | 第16-20页 |
| ·数据共享中的隐私保护模型的概述 | 第16-19页 |
| ·数据共享中的隐私保护模型的经典算法 | 第19-20页 |
| ·博弈理论与技术 | 第20-24页 |
| ·博弈理论与技术的概述与介绍 | 第20-22页 |
| ·基于博弈理论与技术的数据隐私度量模型的探讨 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 隐私保护机制推荐服务系统的解决方案设计 | 第25-38页 |
| ·系统的总体设计方案 | 第25-27页 |
| ·系统的数据预处理过程设计 | 第27-31页 |
| ·数据预处理工具的比较 | 第29-30页 |
| ·数据预处理的相关方法 | 第30-31页 |
| ·系统的数据仓库分层架构设计 | 第31-33页 |
| ·系统的隐私保护机制设计 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 隐私保护机制推荐服务系统的原型实现与评估 | 第38-57页 |
| ·原型实现中数据处理与存储过程 | 第38-45页 |
| ·ELT过程的实现 | 第38-44页 |
| ·数据源的存储和组织 | 第44-45页 |
| ·原型实现中隐私保护模型及其相关算法 | 第45-50页 |
| ·k-anonymity模型的概念 | 第45-47页 |
| ·k-anonymity模型下Datafly算法的应用 | 第47-50页 |
| ·原型实现中协同过滤推荐算法的应用 | 第50-52页 |
| ·原型实现中系统功能的实验性评估 | 第52-56页 |
| ·评估实验中相关的测试数据集的准备 | 第52-54页 |
| ·评估实验中评测结果的评测与分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结和展望 | 第57-59页 |
| ·论文的工作总结 | 第57-58页 |
| ·进一步工作的展望 | 第58-59页 |
| 附录1 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
| 附录2 作者攻读硕士学位期间参与的科研实践 | 第59-60页 |
| 附录3 作者攻读硕士学位期间获得的专业资格认证 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |