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协同过滤推荐系统中攻击概貌检测算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·本文的主要研究内容第13-14页
   ·本文的组织结构第14-16页
第2章 协同过滤推荐算法及攻击模型第16-24页
   ·协同过滤推荐算法介绍第16-18页
     ·基于用户的协同过滤推荐算法第16-17页
     ·基于项目的协同过滤推荐算法第17-18页
   ·协同过滤推荐系统中的攻击问题分析第18-23页
     ·推荐系统中的安全隐患第18-19页
     ·攻击的相关定义第19-21页
     ·攻击模型的分类第21-22页
     ·攻击的效果评价指标第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 基于多目标项目检索的无监督攻击概貌检测第24-34页
   ·双聚类算法分析第24-25页
   ·UnRAP 攻击检测概貌算法分析及存在的问题分析第25-26页
     ·UnRAP 攻击检测算法分析第26页
     ·UnRAP 攻击检测算法存在的问题分析第26页
   ·多目标项目检索的无监督攻击概貌检测算法第26-33页
     ·相关定义第27-30页
     ·算法思想第30-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 基于局部密度的无监督攻击概貌检测第34-42页
   ·基于密度的局部离群点检测方法分析第34-37页
     ·LOF 算法基本概念第35-36页
     ·LOF 算法分析第36-37页
   ·基于局部密度的攻击概貌检测算法第37-41页
     ·相关定义第37页
     ·算法思想第37-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 实验验证与分析第42-52页
   ·实验准备工作第42-43页
     ·实验数据来源第42-43页
     ·实验环境第43页
     ·实验评价标准第43页
   ·基于多目标项目检索的检测算法的实验验证及分析第43-47页
     ·针对单个目标项目进行检测的实验方案及结果分析第44-45页
     ·针对多个目标项目进行检测的实验方案及结果分析第45-47页
   ·基于局部密度的检测算法的实验验证及分析第47-51页
     ·针对标准攻击模型进行检测的实验方案及结果分析第47-49页
     ·针对模糊攻击模型进行检测的实验方案及结果分析第49-51页
   ·本章小结第51-52页
结论第52-54页
参考文献第54-59页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第59-60页
致谢第60-61页
作者简介第61页

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