网络隐私保护下推荐系统改进研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容、方法及技术路线 | 第12-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.3 本文创新点 | 第15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 研究理论基础及文献综述 | 第16-27页 |
| 2.1 网络隐私保护理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 网络隐私保护概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 隐私保护研究重点 | 第18-19页 |
| 2.1.3 隐私保护研究热点 | 第19-20页 |
| 2.2 推荐系统相关理论 | 第20-27页 |
| 2.2.0 推荐系统模型及特点 | 第20-21页 |
| 2.2.1 成熟的推荐算法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 推荐系统研究研究热点 | 第24-27页 |
| 第3章 网络隐私保护策略研究 | 第27-44页 |
| 3.1 用户隐私关注程度调研 | 第27-37页 |
| 3.1.1 调研问卷设计 | 第29-30页 |
| 3.1.2 问卷分析 | 第30-36页 |
| 3.1.3 用户隐私关注分析 | 第36-37页 |
| 3.2 推荐系统中隐私保护分析 | 第37-41页 |
| 3.2.1 推荐系统架构 | 第38页 |
| 3.2.2 推荐系统中隐私保护分析 | 第38-40页 |
| 3.2.3 推荐系统中隐私风险分析 | 第40-41页 |
| 3.3 交叉分析研究隐私保护策略 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 网络隐私保护下推荐系统改进 | 第44-56页 |
| 4.1 推荐系统架构改进 | 第44-46页 |
| 4.2 隐私保护下推荐系统 | 第46-55页 |
| 4.2.1 信息预处理 | 第47-49页 |
| 4.2.2 隐私信息K-匿名保护 | 第49-52页 |
| 4.2.3 基于聚类的用户模型 | 第52-55页 |
| 4.2.4 预测推荐集 | 第55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 实验验证 | 第56-64页 |
| 5.1 实验准备 | 第56-58页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第56页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第56-57页 |
| 5.1.3 评价标准 | 第57-58页 |
| 5.2 推荐系统中隐私保护策略可行性 | 第58-61页 |
| 5.2.1 匿名保护可行性 | 第58-60页 |
| 5.2.2 用户聚类有效性 | 第60-61页 |
| 5.3 改进后推荐系统有效性 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
