面向用户的隐私保护协同过滤方法研究



面向用户的隐私保护协同过滤方法研究

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面向用户的隐私保护协同过滤方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9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

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