京东用户反馈隐私保护下的数据可视化与产品推荐系统实现

本文是一篇关于面向隐私保护的用户反馈数据可视化分析与产品推荐的毕业设计论文。研究背景是针对商家在处理用户反馈和数据隐私保护方面的需求，提出了一种创新的解决方案。作者以京东为例，设计并实现了一个软件系统，该系统主要由八个模块组成，包括登录模块、数据爬取模块、数据查看模块、词频销量与图表展示模块、用户管理模块、身份认证模块以及结果展示模块。 1. **课题来源与背景**： 课题来源于实际商业场景中商家对用户反馈数据处理的挑战，特别是如何在保护用户隐私的前提下进行数据收集和分析。随着数据隐私法规的日益严格，隐私保护成为一项关键任务。 2. **相关理论与技术**： - **PySide2**：可能用于软件开发，提供了Qt库的Python接口，方便图形用户界面的构建。 - **爬虫技术**：用于从京东或其他网站抓取用户反馈数据，强调了隐私保护措施，仅爬取评论信息。 - **分词技术**：中文分词是NLP（自然语言处理）的一部分，用于处理评论内容，便于后续分析。 - **MySQL**：数据库管理系统，用于存储和管理爬取的数据。 - **同态加密**：是关键技术，包括全同态加密(FHE)和半同态加密(PHE)，用于在不暴露原始数据的情况下进行分析，确保用户隐私。 3. **系统设计与实现**： - 开发环境：未具体说明，但可能包括Python、Qt等工具。 - **系统结构**：八个模块相互协作，从数据获取、处理到分析、推荐和用户管理，形成一个完整的流程。 - **数据爬取**：注重隐私保护，仅抓取评论信息，并在存储阶段进行相应的加密处理。 - **数据查看与分析**：通过词频和销量的可视化展示，帮助商家理解用户反馈。 - **加密技术**：如同态加密，确保数据在处理过程中始终加密，只有授权用户才能解密查看。 - **用户管理**：涉及密钥管理和身份验证，保障系统的安全性和用户隐私。 4. **结论**： 本研究不仅解决了商家在用户反馈数据处理中的问题，还实现了隐私保护下的个性化推荐，展示了同态加密在保护用户隐私和商业应用中的有效性。 关键词：隐私、可视化、同态加密 这篇论文对于研究者和实践者来说，具有实际意义，为在信息技术领域中平衡数据利用与用户隐私保护提供了一种新的思路和方法。