面向用户的隐私保护协同过滤方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第16-23页 |
| 2.1 推荐技术 | 第16-17页 |
| 2.2 协同过滤技术 | 第17-18页 |
| 2.2.1 基于内存的协同过滤 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于模型的协同过滤 | 第18页 |
| 2.3 隐私保护技术 | 第18-21页 |
| 2.3.1 数据伪装技术 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于密码学的技术 | 第20页 |
| 2.3.3 匿名技术 | 第20-21页 |
| 2.4 群组推荐 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 支持隐私需求的随机扰动协同过滤方法 | 第23-36页 |
| 3.1 研究思路 | 第23-24页 |
| 3.2 支持用户隐私需求的随机扰动方法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 根据隐私需求多样性将用户分类 | 第24-26页 |
| 3.2.2 扰动权重设置 | 第26-28页 |
| 3.3 基于随机扰动的协同过滤方法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 相似度计算 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于随机扰动的协同过滤方法步骤 | 第30页 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 | 第30-35页 |
| 3.4.1 实验数据集和评估标准 | 第31页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于随机扰动的协同过滤群组推荐方法 | 第36-45页 |
| 4.1 研究思路 | 第36页 |
| 4.2 群组发现 | 第36-38页 |
| 4.3 群组推荐 | 第38-41页 |
| 4.3.1 群组偏好获取 | 第38-39页 |
| 4.3.2 群组推荐过程 | 第39-41页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第41-44页 |
| 4.4.1 实验数据集和评价标准 | 第41-42页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 原型系统及应用示范 | 第45-57页 |
| 5.1 原型系统 | 第45-48页 |
| 5.1.1 背景介绍 | 第45-46页 |
| 5.1.2 系统结构 | 第46-48页 |
| 5.2 隐私保护协同过滤应用示范 | 第48-56页 |
| 5.2.1 需求分析 | 第48-49页 |
| 5.2.2 概要设计 | 第49-50页 |
| 5.2.3 详细设计 | 第50-51页 |
| 5.2.4 具体实现 | 第51-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第62-63页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第63-64页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
