基于差分隐私保护的协同过滤推荐技术研究

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基于差分隐私保护的协同过滤推荐技术研究

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基于差分隐私保护的协同过滤推荐技术研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-12页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 主要研究内容	第9-10页
1.3 本文的组织结构	第10-12页
2 相关研究工作和背景知识	第12-23页
2.1 相关研究工作	第12-13页
2.2 推荐系统	第13-19页
2.2.1 推荐系统概述	第14-16页
2.2.2 偏好采集	第16页
2.2.3 寻找相似的用户或物品	第16-18页
2.2.4 推荐计算	第18-19页
2.2.5 推荐系统冷启动问题	第19页
2.3 差分隐私	第19-22页
2.4 本章小结	第22-23页
3 基于差分隐私的隐私保持协同过滤推荐算法	第23-33页
3.1 攻击模型	第23-24页
3.2 差分隐私推荐系统	第24-27页
3.2.1 基本定义与定理	第24-25页
3.2.2 算法实现	第25-26页
3.2.3 算法缺点与不足	第26-27页
3.3 改进的隐私保持协同过滤推荐算法	第27-32页
3.3.1 算法设计	第27-30页
3.3.2 理论分析	第30-32页
3.4 本章小结	第32-33页
4 实验及结果分析	第33-43页
4.1 开发环境	第33页
4.2 实验数据集	第33-34页
4.3 评价指标	第34-36页
4.4 实验结果及分析	第36-42页
4.4.1 数据裁剪前后全局敏感度对比	第36-38页
4.4.2 总体性能对比	第38-41页
4.4.3 隐私保护预算的影响	第41-42页
4.5 本章小结	第42-43页
5 总结与展望	第43-44页
5.1 全文总结	第43页
5.2 研究展望	第43-44页
致谢	第44-45页
参考文献	第45-50页
附录	第50页
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录	第50页
B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录	第50页

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