發(fā)布時(shí)間：2017-05-31 00:02

  本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)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(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)及計(jì)算機(jī)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,各式各樣,功能豐富的智能移動(dòng)終端,如智能手機(jī)、智能手表、平板電腦等設(shè)備變得越來(lái)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(dòng)端的服務(wù)得到了快速的發(fā)展。就國(guó)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(yùn)藏的巨大市場(chǎng)價(jià)值。但是在創(chuàng)造巨大價(jià)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(shí)所泄露的個(gè)人隱私信息成為基于位置的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的核心問(wèn)題之一,數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題目前已受到國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)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(shí)現(xiàn)用戶隱私信息保護(hù),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(dāng)前乃至未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的一個(gè)嚴(yán)峻課題。本文以新浪微博為例,從移動(dòng)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)查詢、發(fā)布、挖掘三個(gè)層面分別提出相應(yīng)的隱私保護(hù)算法,力圖從不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用層面提出一個(gè)較為完整的隱私保護(hù)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(hù)算法,該方法基于路網(wǎng)密度等指標(biāo)設(shè)計(jì)一種隱私保護(hù)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(shí)的位置隱私保護(hù)。2)發(fā)布層面:提出了一種基于改進(jìn)層次聚類的L多樣性模型,該方法利用Gini Index來(lái)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(shí)約束聚類的合并過(guò)程用于匿名等價(jià)類的構(gòu)成。3)挖掘?qū)用?設(shè)計(jì)了一種適合移動(dòng)環(huán)境下,基于差分隱私的協(xié)同過(guò)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(jī)制使其滿足?-differential差分要求。
【關(guān)鍵詞】：隱私保護(hù) K匿名 L多樣性 差分隱私 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(hù)問(wèn)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(hù)中的關(guān)鍵問(wèn)題及相關(guān)技術(shù)15-18
• 1.3 大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)最新研究進(jìn)展18-25
• 1.3.1 位置隱私保護(hù)技術(shù)18-20
• 1.3.2 軌跡隱私保護(hù)技術(shù)20-21
• 1.3.3 社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)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?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)25-28
• 1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容25-26
• 1.4.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)26-27
• 1.4.3 論文框架27-28
• 第2章 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)相關(guān)理論28-36
• 2.1 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)28-29
• 2.2 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私的分類29-30
• 2.3 隱私保護(hù)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(hù)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(hù)36-37
• 3.1.1 位置信息的應(yīng)用特點(diǎn)36
• 3.1.2 位置信息保護(hù)的需求特點(diǎn)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(hù)的矛盾37-38
• 3.2.2 情景感知的引入38-40
• 3.3 改進(jìn)位置K-匿名模型的建立40-43
• 3.3.1 改進(jìn)的K-匿名模型40-41
• 3.3.2 時(shí)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(shí)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(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于改進(jìn)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(jìn)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(shí)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(shí)驗(yàn)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(dòng)推薦的特點(diǎn)66-67
• 5.2 用戶行為模型的建立67-70
• 5.2.1 用戶個(gè)人標(biāo)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(dòng)位置特征詞68-70
• 5.3 隱私保護(hù)的相似度計(jì)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(hù)機(jī)制的引入70-71
• 5.4 隱私保護(hù)好友推薦算法的步驟71-72
• 5.5 實(shí)例分析72-76
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境72
• 5.5.2 數(shù)據(jù)采集72-74
• 5.5.3 仿真實(shí)驗(yàn)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(xiàn)79-83
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83-84
• 致謝84

【相似文獻(xiàn)】

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6 本報(bào)記者 鄒大斌;隱私保護(hù),老問(wèn)題再添新憂[N];計(jì)算機(jī)世界;2013年

7 本報(bào)記者 趙越;蘋(píng)果再陷“定位門”風(fēng)波 隱私保護(hù)成廠商繞不過(guò)的坎[N];通信信息報(bào);2014年

8 記者 馬意

本文編號(hào)：408175