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摘要
随着电力通信网络及大数据应用技术的发展,用户对于网络安全的需求性也越来越高,因此网络中的用户喜好挖掘后的隐私保护也变得愈发重要。为了有针对性地实施终端用户隐私的保护,本文提出了一种基于用户偏好的主客观混合的体验质量(QoE)评估模型。本文以协同过滤方法为基础,根据用户使用记录实现基于用户群体的兴趣挖掘,从而满足单个用户数据的隐私保护并且降低模型判断复杂度,有效地保证了数据安全问题。实验结果表明,划分用户类型后的决策树可以获得更好的预测结果,保护了用户的隐私,从而保障了网络的安全。
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随着电力通信网络及大数据应用技术的发展,用户对于网络安全的需求性也越来越高,因此网络中的用户喜好挖掘后的隐私保护也变得愈发重要。为了有针对性地实施终端用户隐私的保护,本文提出了一种基于用户偏好的主客观混合的体验质量(QoE)评估模型。本文以协同过滤方法为基础,根据用户使用记录实现基于用户群体的兴趣挖掘,从而满足单个用户数据的隐私保护并且降低模型判断复杂度,有效地保证了数据安全问题。实验结果表明,划分用户类型后的决策树可以获得更好的预测结果,保护了用户的隐私,从而保障了网络的安全。
