移动云中基于位置隐私保护的推荐系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关工作 | 第17-29页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 推荐系统的概念与基本任务 | 第17页 |
| 2.1.2 推荐系统的常用算法和模型 | 第17-19页 |
| 2.2 移动云计算概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 移动云计算的概念及应用 | 第19-21页 |
| 2.2.2 移动云计算的机遇与挑战 | 第21-22页 |
| 2.3 移动云中面向LBS的兴趣点推荐 | 第22-25页 |
| 2.3.1 推荐系统产生的隐私问题 | 第22-23页 |
| 2.3.2 影响兴趣点推荐的重要因素 | 第23-25页 |
| 2.4 隐私数据保护技术 | 第25-28页 |
| 2.4.1 基于数据存储的保护 | 第26-27页 |
| 2.4.2 基于数据伪装的保护 | 第27页 |
| 2.4.3 基于用户匿名的保护 | 第27-28页 |
| 2.4.4 基于数据加密的保护 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 用户地理位置隐私的保护机制 | 第29-45页 |
| 3.1 隐私保护的重要性 | 第29-30页 |
| 3.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.3 数据保护机制 | 第31-37页 |
| 3.3.1 数据的存储方案 | 第31-33页 |
| 3.3.2 敏感数据的处理 | 第33-35页 |
| 3.3.3 非敏感数据的处理 | 第35-37页 |
| 3.4 隐私数据的传输机制 | 第37-42页 |
| 3.4.1 负载均衡的实现 | 第37-38页 |
| 3.4.2 地理位置数据模糊化 | 第38-41页 |
| 3.4.3 用户匿名保护 | 第41-42页 |
| 3.5 安全性分析 | 第42-44页 |
| 3.5.1 存储安全性分析 | 第42-43页 |
| 3.5.2 传输安全性分析 | 第43-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于地理位置隐私保护的兴趣点推荐研究 | 第45-63页 |
| 4.1 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.2 特征提取 | 第46页 |
| 4.3 基于用户行为模式的兴趣点推荐研究 | 第46-50页 |
| 4.3.1 兴趣点类别及知名度的相关性 | 第47-48页 |
| 4.3.2 兴趣点地理区域相关性 | 第48-49页 |
| 4.3.3 兴趣点推荐算法 | 第49-50页 |
| 4.4 基于用户社交关系的兴趣点推荐研究 | 第50-55页 |
| 4.4.1 社交关系的影响力 | 第50-51页 |
| 4.4.2 基于社交关系引导的推荐模型 | 第51-52页 |
| 4.4.3 基于社交关系引导的推荐算法 | 第52-55页 |
| 4.5 移动终端二次推荐 | 第55-57页 |
| 4.5.1 问题描述 | 第56页 |
| 4.5.2 移动终端二次推荐算法 | 第56-57页 |
| 4.6 实验与分析 | 第57-62页 |
| 4.6.1 实验环境搭建 | 第57-58页 |
| 4.6.2 数据预处理 | 第58-59页 |
| 4.6.3 实验评估标准 | 第59页 |
| 4.6.4 实验结果分析 | 第59-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 工作与贡献 | 第63-64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |
