| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 P2P技术简介 | 第10-13页 |
| 1.2.1 P2P技术背景 | 第10-11页 |
| 1.2.2 P2P技术现状 | 第11页 |
| 1.2.3 P2P发展 | 第11-12页 |
| 1.2.4 P2P技术应用 | 第12-13页 |
| 1.3 P2P版权保护 | 第13-14页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第17-27页 |
| 2.1 协议级版权保护 | 第17-18页 |
| 2.2 应用级版权保护 | 第18-25页 |
| 2.2.1 基于补偿金制度版权保护 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于加密技术版权保护 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于数字水印技术版权保护 | 第21-22页 |
| 2.2.4 基于DRM版权保护 | 第22-23页 |
| 2.2.5 基于用户行为分析的版权保护 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于P2P网络following关系存储 | 第27-41页 |
| 3.1 following关系 | 第27-29页 |
| 3.1.1 following关系表示 | 第27页 |
| 3.1.2 following关系版权分析 | 第27-29页 |
| 3.2 PFCF模型 | 第29-31页 |
| 3.3 following关系存储 | 第31-39页 |
| 3.3.1 Bloom Filter简介 | 第31-34页 |
| 3.3.2 Count Bloom Filter简介 | 第34-35页 |
| 3.3.3 following关系存储 | 第35-38页 |
| 3.3.4 following关系存储流程图 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于P2P网络following关系挖掘分析 | 第41-49页 |
| 4.1 following关系行为挖掘 | 第41-45页 |
| 4.1.1 following关系行为挖掘算法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 following关系行为挖掘流程图 | 第43-45页 |
| 4.2 following关系行为概率 | 第45页 |
| 4.3 基于内容反馈的following概率分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 内容到用户之间相似度计算 | 第45-47页 |
| 4.3.2 基于内容反馈following关系版权阻止 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于CBF和MCBFC实验对比分析 | 第49-55页 |
| 5.1 碰撞率分析 | 第49-50页 |
| 5.2 空间分配 | 第50-52页 |
| 5.3 时间对比 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
