文档介绍：移动数据的智能分析与隐私保护广东工业大学硕士学位论文肖岳割迭住教援笪理型堂皇王捏筐理堂瞳分类号:学校代号:指导教师姓名、职称:企业导师姓名、职称:一一五一专业或领域名称:学生所属学院:论文答辩日期:..生§目密级:学号:芾硌妒
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摘要智能手机,移动商务已经越来越普及,关联到我们生活的各个方面。不仅如此,掌上电脑、等移动设备具备了让我们随时随地的与人交流、浏览网页、买卖股票、支付等等一系列令人难以割舍的功能。我国的移动电话用户超过冢匀唬啾扔电脑,移动电话的普及率远远高于电脑。在第三代移动商务中,作为移动运营商,需要更安全、更精确的商业推广营销与个性化推荐。在面对大量的移动数据面前,如何做到这些,则需要大量的数据挖掘与更科学的智能分析与隐私保护。虽然隐私保护数据挖掘现在已经成为越来越被关注的对象,但在国内外的研究当中,将真实数据结合隐私保护的数据挖掘仍然较为罕见。而本文正是基于哦奖;だ论,利用智能分析得出移动数据中所需要挖掘的相关知识。而本文主要的研究内容如首先,本文在数据挖掘与隐私保护的理论基础上,对移动数据中的智能分析进行了探讨。其次,本文对大量原始的移动数据做出商业理解,数据预处理,并构建了出了客户提醒业务的决策树模型、业务推荐的关联规则模型和客户细分的聚类模型。并得到了有效的商业结论。最后,将囊奖;に惴ㄓτ玫缴鲜鋈瞿P椭校玫搅烁髦钟跋煲蛩问的相互关系,对影响关系作出定性分析,并通过实例对假设模型进行验证和修正,构建了基于隐私保护的数据挖掘模型。研究结果表明,通过定量分析与定性分析法对原始模型和隐私保护模型进行了比较,将差异性保持在可控范围之内,并对比两个模型在移动商务中均可以发挥理想的效果。所以将隐私保护应用在移动商务中,不仅很好的解决了隐私保护问题,而且同样能够很好的运用在实际移动商务问题。关键词:移动数据;隐私保护;决策树;关联规则;聚类分析下
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..Ⅲ第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..主要研究内容与思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..移动数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..贫莸姆掷唷“.贫莸奶卣鳌数据挖掘理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..萃诰虻钠鹪春头⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..喙厮惴ü獭娜哦治隼砺邸本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于隐私保护的来电提醒业务决策⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
决策树理论与原理分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.构建传统决策树模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯对比两者分析结果及其结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于隐私保护的业务推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯关联性分析理论与原理分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯构建传统关联规则模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.;さ墓亓9嬖蚰P汀两个模型对比分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯