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个性化搜索中隐私保护的关键问题研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
图目录第11-13页
表目录第13-14页
公式算法目录第14-15页
第1章 绪论第15-26页
   ·研究背景第15-17页
   ·研究目的与意义第17-22页
     ·研究的目的第17-18页
     ·各国的相关法律第18-21页
     ·研究的意义第21-22页
   ·论文的主要创新第22-24页
   ·论文的组织结构第24-26页
第2章 相关研究综述第26-43页
   ·引言第26页
   ·隐私数据安全问题第26-31页
     ·隐私的定义第26-27页
     ·网络时代隐私面临的主要威胁第27-29页
     ·隐私数据安全的基本需求第29-31页
   ·相关技术综述第31-41页
     ·个性化搜索研究综述第31-36页
     ·隐私数据安全研究综述第36-39页
     ·自主计算研究综述第39-41页
   ·个性化搜索中隐私保护技术面临的挑战第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第3章 基于自主计算的个性化搜索中隐私保护框架第43-65页
   ·引言第43页
   ·搜索引擎通用框架第43-46页
   ·个性化搜索引擎通用框架及其安全威胁第46-48页
     ·个性化搜索通用框架第46-47页
     ·个性化搜索面临的隐私安全威胁第47-48页
   ·个性化搜索中的隐私保护框架第48-52页
     ·隐私保护的准则第48-50页
     ·隐私保护框架模块结构第50-51页
     ·安全机制协议栈第51-52页
   ·自主计算特性第52-64页
     ·带有自主计算特性的隐私保护框架第52-53页
     ·自主计算系统组成第53-54页
     ·自主计算系统建模第54-60页
     ·自主系统的优化和自愈第60-61页
     ·自主系统的策略偏差第61-62页
     ·自主计算方法实验第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第4章 隐私可控开放的用户偏好建模方法第65-87页
   ·引言第65-66页
   ·简化ODP目录第66-70页
     ·ODP目录存在的问题第66-69页
     ·ODP目录的简化第69-70页
   ·基于简化ODP的用户偏好建模第70-77页
     ·定义和表达第70-73页
     ·模型训练第73-77页
   ·模型的利用和用户可控的隐私信息开放方法第77-83页
     ·用户兴趣偏好与页面主题的匹配第77-79页
     ·反馈与动态更新第79-82页
     ·隐私可控开放方法第82-83页
   ·实验第83-86页
   ·本章小结第86-87页
第5章 隐私分级利用的混合式页面排序方法第87-108页
   ·引言第87-88页
   ·页面质量评估第88-91页
     ·PageRank及其改进第88-90页
     ·基于PageRank的个性化页面评估第90-91页
   ·隐私分级利用的混合式页面排序第91-104页
     ·排序的概念和定义第92-94页
     ·现有排序方法讨论第94-99页
     ·隐私分级利用的混合式页面排序方法第99-102页
     ·页面排序质量评估第102-104页
   ·实验第104-106页
   ·本章小结第106-108页
第6章 基于状态变迁的动态访问控制方法第108-127页
   ·引言第108-109页
   ·基于状态变迁的动态策略概念第109-110页
   ·状态变迁定义第110-113页
   ·策略及其应用第113-116页
     ·策略的定义第113-114页
     ·策略的运算第114-116页
     ·策略的应用流程第116页
   ·动态访问控制实施框架第116-122页
     ·框架的实施需求第116-117页
     ·框架的体系结构第117-122页
   ·实验第122-126页
   ·本章小结第126-127页
第7章 总结与展望第127-130页
   ·论文主要工作总结第127-128页
   ·存在的不足与未来工作展望第128-130页
参考文献第130-137页
攻读博士学位期间主要的研究成果第137-138页
致谢第138-140页
作者简历第140页

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