给大家分享5篇关于数据保护的计算机专业论文

今天分享的是关于数据保护的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到数据保护等主题,本文能够帮助到你 移动云中基于位置隐私保护的推荐系统研究 这是一篇关于面向LBS推荐系统

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移动云中基于位置隐私保护的推荐系统研究

这是一篇关于面向LBS推荐系统,隐私风险,数据保护,兴趣点,签到数据,社交关系的论文, 主要内容为作为基于位置服务(LBS)的核心应用,面向LBS的推荐系统(RSs)已经引起了学术界和工业界的极大兴趣。推荐系统通过分析用户已访问过的兴趣点(POIs)分布,帮助用户从浩瀚的信息中检索新的兴趣点。尽管面向LBS的推荐系统很大程度上方便了人们的信息检索,但是由于目前大部分推荐系统要求用户暴露自己的位置信息,从而引起了用户对位置隐私问题的极大关注。同时,作为LBS的基础,移动云计算(MCC)模式为解决面向LBS的推荐系统中存在的隐私问题带来了新的机遇和挑战。因此,本文提出了一种移动云中基于位置隐私保护推荐系统的新方案。本文的主要研究工作如下:1.研究了移动云中面向LBS的推荐系统的数据保护问题。本文采用的保护机制包括:1)根据数据的敏感性不同进行分割存储,以保障数据的存储安全;2)提供了移动终端和云端服务器之间的安全传输机制,对地理位置数据进行地理区域空间模糊化和时间模糊化,并对用户进行匿名保护。2.研究了移动终端和云端服务器之间的负载均衡问题。本文考虑了移动终端的存储能力、计算、电源等局限性以及网络传输压力,智能地为移动终端和云端服务器分派不同的数据存储任务和计算任务,以实现负载均衡。3.研究了基于历史签到数据的推荐算法。本文分析待推荐的兴趣点和用户已访问过的兴趣点在地理类别、地理区域上的相关性,采用核密度估计方法对用户的行为模式进行预测,然后根据用户的行为模式计算待推荐兴趣点的分数,以产生推荐结果。4.研究了基于社交关系的推荐模型和算法。本文提出了一种结合FOF(Friends Of Friends)模型与共同关注模型的新模型,该模型不仅考虑相似用户产生的影响力,也考虑了其他被关注的用户所产生的影响力,并将用户间的互动情况作为一个重要特征。最后本文采用了一种基于Hyperlink-Induced Topic Search(HITS)思想的改进算法来分析社交关系产生的影响力。

成都艺术职业学院教学管理系统的设计与实现

这是一篇关于教学管理,数据保护,用户体验,LNMP技术栈,移动适配的论文, 主要内容为现有的成都艺术职业学院教学管理系统存在效率低、功能少、技术落后等问题,本文整合现有教学管理系统,集成现有教学模式及学生在线管理,引入先进技术,设计了一个新的TMS系统管理平台。通过平台可有效利用教学资源、学生资源、成绩资源、教材资源等。通过系统和网站宣传数据相结合,还可以为学生和教师提供快速准确的数据查询服务。本文研究了如何完整保护现有数据和如何去除脏数据,如何完善与扩展已有的功能特性,使整个系统可以平稳过渡到新的系统。通过友好界面设计,使用户能够快速熟悉新的平台,提升整个系统的用户体验,在系统的人机交互与图形用户界面方面做探索,适当的引入动态数据可视化。首先,本文根据已有的教学管理系统,进行了大量的用户调研和深入的系统需求分析,明确了新系统的设计方案与目标。其次,确定了TMS系统的网站宣传管理、教务管理、学生管理、教师管理以及系统配置管理五大模块,定义了系统的目标用户对象及相应的角色。同时,对各模块功能进行定义,描绘了各种用例模型。第三,根据系统需求与目标选择了B/S的应用架构模式,前端采用了基于nodejs的自动化开发框架,后端选取了基于LNMP技术栈的方案,解决了原有系统的界面不一致性和运行环境单一的问题,设计了全新的教学管理系统架构,依据关系型数据库的E-R理论模型,研制了数据库结构。最后,对系统各模块下的功能进行了编码,实现了对移动设备的适配,完成了在不同用户环境下的浏览测试。系统的稳定运行,为学院日常教学活动提供了有力保障,满足全校师生的功能需求,达到了系统的设计目标。

移动云中基于位置隐私保护的推荐系统研究

这是一篇关于面向LBS推荐系统,隐私风险,数据保护,兴趣点,签到数据,社交关系的论文, 主要内容为作为基于位置服务(LBS)的核心应用,面向LBS的推荐系统(RSs)已经引起了学术界和工业界的极大兴趣。推荐系统通过分析用户已访问过的兴趣点(POIs)分布,帮助用户从浩瀚的信息中检索新的兴趣点。尽管面向LBS的推荐系统很大程度上方便了人们的信息检索,但是由于目前大部分推荐系统要求用户暴露自己的位置信息,从而引起了用户对位置隐私问题的极大关注。同时,作为LBS的基础,移动云计算(MCC)模式为解决面向LBS的推荐系统中存在的隐私问题带来了新的机遇和挑战。因此,本文提出了一种移动云中基于位置隐私保护推荐系统的新方案。本文的主要研究工作如下:1.研究了移动云中面向LBS的推荐系统的数据保护问题。本文采用的保护机制包括:1)根据数据的敏感性不同进行分割存储,以保障数据的存储安全;2)提供了移动终端和云端服务器之间的安全传输机制,对地理位置数据进行地理区域空间模糊化和时间模糊化,并对用户进行匿名保护。2.研究了移动终端和云端服务器之间的负载均衡问题。本文考虑了移动终端的存储能力、计算、电源等局限性以及网络传输压力,智能地为移动终端和云端服务器分派不同的数据存储任务和计算任务,以实现负载均衡。3.研究了基于历史签到数据的推荐算法。本文分析待推荐的兴趣点和用户已访问过的兴趣点在地理类别、地理区域上的相关性,采用核密度估计方法对用户的行为模式进行预测,然后根据用户的行为模式计算待推荐兴趣点的分数,以产生推荐结果。4.研究了基于社交关系的推荐模型和算法。本文提出了一种结合FOF(Friends Of Friends)模型与共同关注模型的新模型,该模型不仅考虑相似用户产生的影响力,也考虑了其他被关注的用户所产生的影响力,并将用户间的互动情况作为一个重要特征。最后本文采用了一种基于Hyperlink-Induced Topic Search(HITS)思想的改进算法来分析社交关系产生的影响力。

基于J2EE平台的益智类游戏开发中安全问题的研究

这是一篇关于身份认证,访问控制,数据保护,J2EE的论文, 主要内容为随着网络技术的迅速发展和J2EE平台的广泛应用,基于J2EE平台的多层Web应用的安全问题显得尤为重要。本文从Web应用面临的安全风险和需求分析出发,论述了Web应用安全问题的四个层次,进而针对游戏比赛平台系统的特点和实际安全需求,结合J2EE的多层体系结构中的每一层提供的安全技术,对应用安全涉及的身份认证、访问控制、数据保护等几个方面安全技术做了较为详细的研究。在此基础上,设计出一套适合比赛平台的安全管理应用模型,并采用Struts +Spring +Hibernate开源框架技术实现该应用模型。该应用模型不仅满足了安全管理的需求,而且采用J2EE架构实现,使其达到了良好的可伸缩性、扩展性和重用性,对于其他的基于J2EE平台的面向Web应用的安全问题的解决具有一定的借鉴意义。

基于J2EE平台的益智类游戏开发中安全问题的研究

这是一篇关于身份认证,访问控制,数据保护,J2EE的论文, 主要内容为随着网络技术的迅速发展和J2EE平台的广泛应用,基于J2EE平台的多层Web应用的安全问题显得尤为重要。本文从Web应用面临的安全风险和需求分析出发,论述了Web应用安全问题的四个层次,进而针对游戏比赛平台系统的特点和实际安全需求,结合J2EE的多层体系结构中的每一层提供的安全技术,对应用安全涉及的身份认证、访问控制、数据保护等几个方面安全技术做了较为详细的研究。在此基础上,设计出一套适合比赛平台的安全管理应用模型,并采用Struts +Spring +Hibernate开源框架技术实现该应用模型。该应用模型不仅满足了安全管理的需求,而且采用J2EE架构实现,使其达到了良好的可伸缩性、扩展性和重用性,对于其他的基于J2EE平台的面向Web应用的安全问题的解决具有一定的借鉴意义。

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