个性化协同推荐算法的安全问题研究



个性化协同推荐算法的安全问题研究

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个性化协同推荐算法的安全问题研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-12 页
第1章绪论	第12-20 页
· 研究背景	第12-14 页
· 研究意义	第14 页
· 研究现状	第14-17 页
· 国外研究现状	第14-17 页
· 国内研究现状	第17 页
· 本文研究的内容	第17-18 页
· 本文的组织结构	第18-20 页
第2章个性化推荐算法及其相关的攻击模型	第20-30 页
· 电子商务个性化推荐系统概述	第20-21 页
· 个性化推荐系统的概念	第20 页
· 个性化推荐系统的构成	第20-21 页
· 个性化推荐系统的作用	第21 页
· 主要的个性化推荐技术	第21-26 页
· 个性化推荐技术的分类	第21-22 页
· 协同过滤推荐技术	第22-24 页
· 协同过滤算法的分类	第24-26 页
· 个性化协同推荐系统中的攻击模型	第26-29 页
· 攻击的概念	第26-27 页
· 攻击成本	第27 页
· 攻击效率	第27-28 页
· 主要攻击模型及其特征	第28-29 页
· 本章小结	第29-30 页
第3章基于正态云模型的PCA 攻击检测改进算法	第30-46 页
· PCA 攻击检测算法	第30-33 页
· 算法的基本思想	第30-32 页
· 算法缺陷	第32 页
· 问题的解决方案	第32-33 页
· 基于正态云模型和时间集中性的可疑评分度量方法	第33-37 页
· 攻击的时间集中性	第33-34 页
· 正态云模型简介	第34-35 页
· 基于正态云模型和时间集中性的可疑评分度量过程	第35-37 页
· 基于正态云模型的PCA 攻击检测算法	第37-39 页
· 算法描述	第37-38 页
· 算法简要分析	第38-39 页
· 实验及其分析	第39-45 页
· 实验环境及开发工具	第39-40 页
· 实验数据	第40-41 页
· 实验的评价标准	第41 页
· 实验结果及其分析	第41-45 页
· 本章小结	第45-46 页
第4章个性化推荐系统中的用户可信度研究	第46-56 页
· 典型的用户可信度计算方法	第46-48 页
· 三种典型的用户信任的计算方法	第46-47 页
· 对信任模型的分析	第47-48 页
· 新的用户可信度计算方法	第48-49 页
· 一种基于攻击检测的用户评分可信度计算方法	第49-51 页
· 基于攻击检测的用户可信度计算模型	第49 页
· 基于攻击检测的用户可信度计算算法	第49-51 页
· 算法简要分析	第51 页
· 用户推荐可信度的计算方法	第51-53 页
· 一种基于beta 分布的用户推荐可信度计算方法	第51-52 页
· 一种基于beta 分布的用户推荐可信度计算过程	第52-53 页
· 用户评分可信度和用户推荐可信度的合并	第53 页
· 实验及其分析	第53-55 页
· 实验环境及实验数据	第54 页
· 确定评分数据可信度的实验	第54-55 页
· 本章小结	第55-56 页
第5章基于用户可信度的可信个性化推荐算法	第56-68 页
· 可信相似权值的计算	第56-58 页
· 基于类别平均值的缺失值填充算法	第56-57 页
· 相似度的计算	第57 页
· 可信相似权值的计算公式	第57-58 页
· 邻居用户的选择	第58 页
· 产生推荐	第58-59 页
· 实验及其分析	第59-66 页
· 实验环境及实验数据	第59-60 页
· 评价标准	第60-61 页
· 推荐结果精确度的对比结果	第61-62 页
· 推荐算法脆弱性的对比实验	第62-64 页
· 推荐算法抗攻击能力的对比结果	第64-66 页
· 本章小结	第66-68 页
结论	第68-70 页
参考文献	第70-75 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第75-76 页
致谢	第76-77 页
作者简介	第77页

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