本文關(guān)鍵詞：移動社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護算法及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近幾年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)及計算機技術(shù)的蓬勃發(fā)展,各式各樣,功能豐富的智能移動終端,如智能手機、智能手表、平板電腦等設(shè)備變得越來越普及。Foursquare、Loopt和新浪微博等社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,特別是基于移動端的服務(wù)得到了快速的發(fā)展。就國內(nèi)而言,新浪微博的成功足以彰顯出這種新興的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)所蘊藏的巨大市場價值。但是在創(chuàng)造巨大價值的背后顯然也面臨著許多艱巨的任務(wù)與挑戰(zhàn)。用戶在使用設(shè)備,享受服務(wù)時所泄露的個人隱私信息成為基于位置的移動社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的核心問題之一,數(shù)據(jù)隱私問題目前已受到國內(nèi)外諸多學者及數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)業(yè)務(wù)人員的密切關(guān)注。如何實現(xiàn)用戶隱私信息保護,在避免隱私數(shù)據(jù)泄露與服務(wù)水平及服務(wù)質(zhì)量之間取得較好的平衡成為了當前乃至未來一段時間內(nèi)的一個嚴峻課題。本文以新浪微博為例,從移動應(yīng)用中的數(shù)據(jù)查詢、發(fā)布、挖掘三個層面分別提出相應(yīng)的隱私保護算法,力圖從不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用層面提出一個較為完整的隱私保護框架。1)查詢層面:建立了一種基于情景感知的自適應(yīng)位置K匿名隱私保護算法,該方法基于路網(wǎng)密度等指標設(shè)計一種隱私保護力度控制算子并將其與K匿名模型相結(jié)合用于查詢服務(wù)時的位置隱私保護。2)發(fā)布層面:提出了一種基于改進層次聚類的L多樣性模型,該方法利用Gini Index來衡量敏感值屬性的分布,并以信息損失及屬性分布情況同時約束聚類的合并過程用于匿名等價類的構(gòu)成。3)挖掘?qū)用?設(shè)計了一種適合移動環(huán)境下,基于差分隱私的協(xié)同過濾好友推薦算法。該方法首先利用中文分詞等技術(shù)構(gòu)建用戶行為模型,然后在用戶相似度矩陣中加入基于局部敏感度上界的Laplace機制使其滿足?-differential差分要求。
【關(guān)鍵詞】：隱私保護 K匿名 L多樣性 差分隱私 移動社交網(wǎng)絡(luò)
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP309;F49
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-28
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 隱私保護問題概述12-18
• 1.2.1 數(shù)據(jù)的產(chǎn)生12-13
• 1.2.2 隱私數(shù)據(jù)的分類13-15
• 1.2.3 隱私保護中的關(guān)鍵問題及相關(guān)技術(shù)15-18
• 1.3 大數(shù)據(jù)隱私保護最新研究進展18-25
• 1.3.1 位置隱私保護技術(shù)18-20
• 1.3.2 軌跡隱私保護技術(shù)20-21
• 1.3.3 社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)21
• 1.3.4 基于差分隱私的數(shù)據(jù)發(fā)布及分析技術(shù)21-25
• 1.4 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點25-28
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容25-26
• 1.4.2 主要創(chuàng)新點26-27
• 1.4.3 論文框架27-28
• 第2章 移動社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)相關(guān)理論28-36
• 2.1 移動社交網(wǎng)絡(luò)的特點28-29
• 2.2 移動社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私的分類29-30
• 2.3 隱私保護相關(guān)理論30-35
• 2.3.1 K匿名模型30-31
• 2.3.2 L多樣性模型31-33
• 2.3.3 差分隱私保護技術(shù)33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第3章 基于情景感知的位置K-匿名模型36-48
• 3.1 位置信息的保護36-37
• 3.1.1 位置信息的應(yīng)用特點36
• 3.1.2 位置信息保護的需求特點36-37
• 3.2 基于情景感知的隱私度量37-40
• 3.2.1 服務(wù)質(zhì)量與隱私保護的矛盾37-38
• 3.2.2 情景感知的引入38-40
• 3.3 改進位置K-匿名模型的建立40-43
• 3.3.1 改進的K-匿名模型40-41
• 3.3.2 時空相似度度量41-42
• 3.3.3 基于情景感知的位置K匿名模型42-43
• 3.4 實例分析43-47
• 3.4.1 新浪微博的簽到服務(wù)43-44
• 3.4.3 仿真實驗與結(jié)果分析44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于改進層次聚類的L多樣性匿名模型48-66
• 4.1 發(fā)布數(shù)據(jù)的類型48-49
• 4.2 聚類思想的引入49-55
• 4.2.1 數(shù)據(jù)采集49-52
• 4.2.2 不同屬性類型的距離度量52-54
• 4.2.3 信息損失的度量54-55
• 4.3 改進L多樣性模型的建立55-58
• 4.3.1 敏感值屬性分布的度量55-56
• 4.3.2 基于基尼系數(shù)和層次聚類的L多樣性模型56-58
• 4.4 實例分析58-65
• 4.4.1 數(shù)據(jù)采集58-61
• 4.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理61-62
• 4.4.3 仿真實驗與結(jié)果分析62-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第5章 基于差分隱私及VSM的好友推薦算法66-77
• 5.1 移動推薦的特點66-67
• 5.2 用戶行為模型的建立67-70
• 5.2.1 用戶個人標簽詞67
• 5.2.2 關(guān)注內(nèi)容關(guān)鍵詞67-68
• 5.2.3 微博內(nèi)容主題詞68
• 5.2.4 移動位置特征詞68-70
• 5.3 隱私保護的相似度計算70-71
• 5.3.1 向量空間模型的建立70
• 5.3.2 差分隱私保護機制的引入70-71
• 5.4 隱私保護好友推薦算法的步驟71-72
• 5.5 實例分析72-76
• 5.5.1 實驗環(huán)境72
• 5.5.2 數(shù)據(jù)采集72-74
• 5.5.3 仿真實驗與結(jié)果分析74-76
• 5.6 本章小結(jié)76-77
• 第6章 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 全文總結(jié)77-78
• 6.2 展望78-79
• 參考文獻79-83
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文83-84
• 致謝84

【相似文獻】

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5 本報實習生 張月朦 本報記者 董晨;大數(shù)據(jù)時代，，誰來保護我們的隱私[N];新華日報;2013年

6 本報記者 鄒大斌;隱私保護,老問題再添新憂[N];計算機世界;2013年

7 本報記者 趙越;蘋果再陷“定位門”風波 隱私保護成廠商繞不過的坎[N];通信信息報;2014年

8 記者 馬意

本文編號：408175