本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)下推薦系統(tǒng)改進(jìn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,我國互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展迅猛,覆蓋面也越來越廣泛,極大地改變了人們原有的學(xué)習(xí)、工作和生活方式。用戶面對海量的信息,需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力才有可能找到符合自身需求的信息。面臨選擇難的問題,推薦系統(tǒng)應(yīng)時(shí)而生,解決以上個(gè)性化差異的問題。但是隨之而來的隱私泄露情況日益嚴(yán)峻,網(wǎng)絡(luò)倒賣信息越演越烈,垃圾短息、騷擾電話甚至是詐騙,給人們的生活和經(jīng)濟(jì)都帶來了極大的損害,因此把網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)引入推薦系統(tǒng),是重要而又不可避免的趨勢。本文為了加強(qiáng)用戶隱私保護(hù),改進(jìn)推薦系統(tǒng),做了如下幾方面的工作:一、隱私保護(hù)和推薦系統(tǒng)間的問題研究。通過對隱私保護(hù)的方式、影響隱私和現(xiàn)狀進(jìn)行文獻(xiàn)研究,同時(shí)針對推薦系統(tǒng)中的隱私信息肆意使用情況,提出引入隱私保護(hù)策略的解決方案的想法,尋找隱私保護(hù)和推薦效果的平衡點(diǎn)。二、用戶隱私關(guān)注調(diào)研。為了提出解決方案,前提是找準(zhǔn)用戶對隱私關(guān)注程度和推薦系統(tǒng)中隱私使用的分歧,以此本文采用問卷調(diào)研的方式,通過探索因子分析法了解用戶對于隱私的收集、認(rèn)知和控制三方面的情況,將隱私信息依據(jù)關(guān)注程度分類,為提出相應(yīng)的保護(hù)策略提供理論基礎(chǔ)。三、隱私保護(hù)策略下的推薦系統(tǒng)改進(jìn)。對用戶隱私關(guān)注和推薦系統(tǒng)架構(gòu)中隱私風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行交叉分析,提出隱私保護(hù)策略,對推薦系統(tǒng)架構(gòu)建改進(jìn)。首先對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL信息處理,其次將用戶關(guān)注較高的隱私信息在數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用K-匿名算法進(jìn)行隱私保護(hù);其次在推薦層利用K-means聚類算法構(gòu)建用戶模型,用類的概念替換用戶個(gè)體;最后應(yīng)用推薦算法進(jìn)行相似性計(jì)算,得到TOP-N推薦集。四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)效果。本文將利用O2O外賣用戶評分?jǐn)?shù)據(jù),驗(yàn)證隱私保護(hù)策略的可行性與改進(jìn)后推薦系統(tǒng)的有效性。
【關(guān)鍵詞】：推薦系統(tǒng) 網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù) 隱私關(guān)注 K-匿名算法 聚類算法
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3;F724.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景、目的及意義9-12
• 1.1.1 研究背景9-11
• 1.1.2 研究目的及意義11-12
• 1.2 研究內(nèi)容、方法及技術(shù)路線12-15
• 1.2.1 研究內(nèi)容12-13
• 1.2.2 研究方法13-14
• 1.2.3 技術(shù)路線14-15
• 1.3 本文創(chuàng)新點(diǎn)15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排15-16
• 第2章 研究理論基礎(chǔ)及文獻(xiàn)綜述16-27
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)理論16-20
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)概述16-18
• 2.1.2 隱私保護(hù)研究重點(diǎn)18-19
• 2.1.3 隱私保護(hù)研究熱點(diǎn)19-20
• 2.2 推薦系統(tǒng)相關(guān)理論20-27
• 2.2.0 推薦系統(tǒng)模型及特點(diǎn)20-21
• 2.2.1 成熟的推薦算法21-24
• 2.2.2 推薦系統(tǒng)研究研究熱點(diǎn)24-27
• 第3章 網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)策略研究27-44
• 3.1 用戶隱私關(guān)注程度調(diào)研27-37
• 3.1.1 調(diào)研問卷設(shè)計(jì)29-30
• 3.1.2 問卷分析30-36
• 3.1.3 用戶隱私關(guān)注分析36-37
• 3.2 推薦系統(tǒng)中隱私保護(hù)分析37-41
• 3.2.1 推薦系統(tǒng)架構(gòu)38
• 3.2.2 推薦系統(tǒng)中隱私保護(hù)分析38-40
• 3.2.3 推薦系統(tǒng)中隱私風(fēng)險(xiǎn)分析40-41
• 3.3 交叉分析研究隱私保護(hù)策略41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)下推薦系統(tǒng)改進(jìn)44-56
• 4.1 推薦系統(tǒng)架構(gòu)改進(jìn)44-46
• 4.2 隱私保護(hù)下推薦系統(tǒng)46-55
• 4.2.1 信息預(yù)處理47-49
• 4.2.2 隱私信息K-匿名保護(hù)49-52
• 4.2.3 基于聚類的用戶模型52-55
• 4.2.4 預(yù)測推薦集55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 第5章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證56-64
• 5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備56-58
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境56
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)56-57
• 5.1.3 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)57-58
• 5.2 推薦系統(tǒng)中隱私保護(hù)策略可行性58-61
• 5.2.1 匿名保護(hù)可行性58-60
• 5.2.2 用戶聚類有效性60-61
• 5.3 改進(jìn)后推薦系統(tǒng)有效性61-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 總結(jié)64-66
• 參考文獻(xiàn)66-72
• 附錄72-75
• 致謝75

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：284475