本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)的隱私保護(hù)研究

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 社交網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)分割 隱私保護(hù)技術(shù) 協(xié)同過(guò)濾

【摘要】：隨著信息技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)生活的社交化,網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)量急速增長(zhǎng),用戶如何在龐大的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中找到所需資源變得尤為重要。推薦系統(tǒng)正是為解決此類問(wèn)題而生,它不僅可以提高用戶忠誠(chéng)度、滿意度,同時(shí)具有潛在商業(yè)價(jià)值。個(gè)性化推薦系統(tǒng)在給用戶提供便捷的同時(shí),也帶來(lái)了個(gè)人隱私安全問(wèn)題。高效準(zhǔn)確的推薦系統(tǒng)要求掌握大量且準(zhǔn)確的個(gè)性化信息,但在用戶信息采集時(shí),并不是都得到用戶的主動(dòng)許可的。隨著自我保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng),用戶越來(lái)越關(guān)心自身隱私安全。當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)自己的搜索歷史被別人發(fā)現(xiàn)并利用或頻繁接收到垃圾廣告推送等諸多現(xiàn)象時(shí),就會(huì)引發(fā)對(duì)個(gè)性化推薦的反感和不信任。因此,解決好社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)中的安全問(wèn)題,有利于推薦系統(tǒng)的推廣和發(fā)展。針對(duì)以上問(wèn)題,本文在前人研究基礎(chǔ)上將匿名隱私保護(hù)融入推薦環(huán)節(jié),優(yōu)化常規(guī)推薦算法,提出“基于節(jié)點(diǎn)分割隱私保護(hù)的組合推薦系統(tǒng)”(NAPPHRS),使其既能有效保護(hù)用戶信息,又能獲得較好的推薦結(jié)果。本文主要研究工作及成果如下:(一)綜述了個(gè)性化推薦技術(shù)、隱私保護(hù)技術(shù)和推薦系統(tǒng)隱私保護(hù)技術(shù)的研究現(xiàn)狀,指出推薦系統(tǒng)需要進(jìn)一步解決和研究的問(wèn)題,即用戶隱私泄露問(wèn)題。(二)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念和社交網(wǎng)絡(luò)中安全問(wèn)題進(jìn)行闡述,介紹了社交網(wǎng)絡(luò)中個(gè)性化服務(wù)隱私保護(hù)技術(shù)的種類和原理,為后文提出基于節(jié)點(diǎn)分割的屬性隱私保護(hù)算法做鋪墊。(三)融合匿名保護(hù)和協(xié)同過(guò)濾組合推薦算法,設(shè)計(jì)了“基于節(jié)點(diǎn)分割隱私保護(hù)的組合推薦系統(tǒng)”(簡(jiǎn)稱NAPPHRS)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)其可行性和有效性進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的系統(tǒng)能夠匿名用戶信息和屬性,提升推薦系統(tǒng)安全性;并且能取得較好個(gè)性化推薦結(jié)果。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于:(一)考慮到社交網(wǎng)絡(luò)用戶屬性分布具有相關(guān)性,提出了基于屬性分割的節(jié)點(diǎn)分割算法,分割過(guò)程盡可能地保持屬性分布的相關(guān)性特征,提高了具有隱私屬性的用戶節(jié)點(diǎn)的匿名性。(二)將基于節(jié)點(diǎn)分割的隱私保護(hù)算法融合到個(gè)性化推薦過(guò)程中,實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化推薦過(guò)程中的隱私保護(hù),很好地實(shí)現(xiàn)了本文的初衷。(三)采用組合推薦,在一定程度上消弱了數(shù)據(jù)可用性降低給推薦系統(tǒng)造成的影響,推薦結(jié)果較為理想。
【關(guān)鍵詞】：推薦系統(tǒng) 社交網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)分割 隱私保護(hù)技術(shù) 協(xié)同過(guò)濾
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景和意義8-10
• 1.1.1 研究背景介紹8-9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)10-13
• 1.2.1 個(gè)性化推薦技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 互聯(lián)網(wǎng)隱私保護(hù)的研究現(xiàn)狀12
• 1.2.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的隱私保護(hù)現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的概念及相關(guān)技術(shù)15-24
• 2.1 推薦系統(tǒng)概述15-16
• 2.2 推薦方法的提出16
• 2.3 主要的推薦技術(shù)16-20
• 2.3.1 基于內(nèi)容的推薦技術(shù)16-17
• 2.3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦技術(shù)17-18
• 2.3.3 基于協(xié)同過(guò)濾的推薦技術(shù)18-20
• 2.4 個(gè)性化服務(wù)中的隱私泄露20-23
• 2.4.1 個(gè)性化服務(wù)中的隱私泄露事件20-21
• 2.4.2 推薦系統(tǒng)被惡意操縱的危害21-22
• 2.4.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng)與用戶信息安全的關(guān)聯(lián)機(jī)制22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)的信息安全及隱私保護(hù)24-32
• 3.1 社交網(wǎng)絡(luò)研究24-26
• 3.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)概述24-25
• 3.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)基本理論25-26
• 3.2 社交網(wǎng)絡(luò)中安全風(fēng)險(xiǎn)分析26-29
• 3.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私概念26
• 3.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)用戶隱私的種類26-27
• 3.2.3 社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)的隱私泄露27-29
• 3.3 社交網(wǎng)絡(luò)中個(gè)性化推薦系統(tǒng)的隱私保護(hù)技術(shù)29-31
• 3.3.1 改進(jìn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)29-30
• 3.3.2 匿名技術(shù)30
• 3.3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中隱私保護(hù)技術(shù)30
• 3.3.4 協(xié)同過(guò)濾中的隱私保護(hù)技術(shù)30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 社交網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)隱私保護(hù)相關(guān)研究32-45
• 4.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)32-33
• 4.1.1 問(wèn)題的提出32
• 4.1.2 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)32-33
• 4.2 基于節(jié)點(diǎn)分割的屬性匿名隱私保護(hù)設(shè)計(jì)33-41
• 4.2.1 基本思想33
• 4.2.2 數(shù)據(jù)模型與定義33-35
• 4.2.3 方案原理35-36
• 4.2.4 算法流程36-39
• 4.2.5 隱私保護(hù)程度理論分析39-41
• 4.2.6 數(shù)據(jù)可用性分析41
• 4.3 隱私保護(hù)后的推薦系統(tǒng)的效率優(yōu)化41-43
• 4.3.1 后續(xù)優(yōu)化的必要性41-42
• 4.3.2 優(yōu)化的方法選擇42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-45
• 第五章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析45-52
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)集45
• 5.2 隱私保護(hù)程度實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析45-47
• 5.3 個(gè)性化推薦模塊實(shí)驗(yàn)分析47-49
• 5.4 系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-51
• 5.5 本章小結(jié)51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52
• 6.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果57-58
• 致謝58

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1108268