| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 论文的选题动机及依据 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 个性化服务推荐研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数据隐私保护研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 论文的主要工作及创新点 | 第19-22页 |
| 1.3.1 研究工作的构成 | 第19-20页 |
| 1.3.2 主要贡献与创新点 | 第20-22页 |
| 1.4 论文的内容及章节安排 | 第22-23页 |
| 第二章 理论基础 | 第23-38页 |
| 2.1 数据服务推荐理论基础 | 第23-31页 |
| 2.1.1 数据特征提取 | 第23-26页 |
| 2.1.2 推荐算法 | 第26-31页 |
| 2.2 数据隐私保护理论基础 | 第31-38页 |
| 2.2.1 数论基础及困难性假设 | 第31-33页 |
| 2.2.2 哈希函数 | 第33页 |
| 2.2.3 可证明安全理论基础 | 第33-34页 |
| 2.2.4 El-Gamal加密算法 | 第34-35页 |
| 2.2.5 Boneh公钥可搜索加密算法 | 第35页 |
| 2.2.6 代理重加密算法 | 第35-36页 |
| 2.2.7 Boneh-Franklin加密算法 | 第36-38页 |
| 第三章 基于移动用户数据的个性化服务推荐 | 第38-68页 |
| 3.1 基于智能手机传感器数据的用户性别预测 | 第38-44页 |
| 3.1.1 预测方法 | 第38-41页 |
| 3.1.2 数据集及分析 | 第41-42页 |
| 3.1.3 实验评估 | 第42-44页 |
| 3.2 基于网络运营商数据的用户画像及属性预测 | 第44-59页 |
| 3.2.1 预测方法 | 第45-50页 |
| 3.2.2 数据集及分析 | 第50-54页 |
| 3.2.3 实验评估 | 第54-59页 |
| 3.3 基于社交网络图片的用户背景信息预测 | 第59-66页 |
| 3.3.1 预测方法 | 第59-62页 |
| 3.3.2 数据集及分析 | 第62-63页 |
| 3.3.3 实验评估 | 第63-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 基于云环境的移动用户数据隐私保护 | 第68-96页 |
| 4.1 一种在云环境中使用模糊关键字搜索的ELGamal加密 | 第68-76页 |
| 4.1.1 预备知识 | 第68-71页 |
| 4.1.2 具体方案 | 第71-72页 |
| 4.1.3 安全分析及性能比较 | 第72-76页 |
| 4.2 云计算环境下具有密钥隔离的代理重加密方案 | 第76-95页 |
| 4.2.1 形式化定义及系统模型 | 第76-79页 |
| 4.2.2 密钥隔离密码体制设计机理 | 第79-87页 |
| 4.2.3 方案描述 | 第87-88页 |
| 4.2.4 方案分析 | 第88-95页 |
| 4.3 本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 适用于移动互联网的安全数据共享协议 | 第96-108页 |
| 5.1 系统模型及安全属性 | 第96-97页 |
| 5.1.1 系统模型 | 第96-97页 |
| 5.1.2 安全需求 | 第97页 |
| 5.2 协议描述 | 第97-102页 |
| 5.3 协议分析和性能比较 | 第102-104页 |
| 5.3.1 安全分析 | 第102-103页 |
| 5.3.2 性能分析 | 第103-104页 |
| 5.4 协议状态转换 | 第104-107页 |
| 5.5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 结束语 | 第108-111页 |
| 6.1 本文的研究工作总结 | 第108-110页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第123页 |