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声明
1绪论
1.1研究背景
1.1.1普适计算的兴起
1.1.2普适计算下的隐私问题
1.2国内外研究现状
1.2.1基于案例推理
1.2.2普适计算下隐私控制
1.3研究内容
1.4论文结构
2关键技术介绍
2.1基于案例推理
2.1.1 CBR的基本概念
2.1.2 CBR的流程
2.1.3 CBR的关键技术
2.1.4 CBR的特点
2.1.5小结
2.2本体研究综述
2.2.1本体的定义
2.2.2本体的分类
2.2.3本体的功能
2.2.4构造本体的准则和方法
2.2.5本体描述语言OWL
2.2.6本体工具
2.2.7小结
3基于CBR的隐私策略生成系统设计
3.1系统设计目标
3.2系统总体架构
3.3系统流程
3.4系统开发工具的选择
3.4.1 J2EE
3.4.2版本仓库管理系统Subversion
3.5本章小结
4隐私策略生成系统关键点及具体实现
4.1隐私策略的表示和存储
4.1.1隐私策略的表示
4.1.2策略库的建立
4.2案例的表示和存储
4.2.1案例的表示
4.2.2案例库的建立
4.3案例的检索
4.3.1相似度计算
4.3.2改进KNN算法
4.4本体在案例检索中的应用
4.4.1建立本体
4.4.2操作本体
4.4.3基于本体的相似度计算
4.5案例的复用与维护
4.5.1案例的复用
4.5.2案例的保存
4.6本章小结
5系统运行效果展示
5.1用户界面
5.1.1隐私策略生成模块
5.1.2本体信息管理模块
5.2性能分析
6总结与展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文