本书立足“个性化推荐-隐私悖论”与生态平衡需求问题，以生态治理视角为切入点，通过科学界定区块链赋能推荐系统生态良性运行的作用机制与分析框架，深度剖析区块链在平衡“个性化推荐-隐私悖论”中的赋能原理，探讨区块链在可信数据获取、隐私增强保护、隐私风险度量、隐私泄露溯源问责等方面的赋能路径，最终实现数据充分利用与隐私保护之间的平衡，解决个性化推荐过程中数据共享效率、动态推荐、责任追溯、数据治理等问题，缓解推荐系统中存在的安全隐患和信任危机问题，具有重要的理论意义与实践价值。

第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究方法和内容
第2章 核心概念与相关理论
2.1 核心概念
2.2 相关理论与方法
2.3 本章小结
第3章 “个性化推荐-隐私悖论”现象与生态困境审视
3.1 问题提出
3.2 “个性化推荐-隐私悖论”生态困境现象
3.3 “个性化推荐-隐私悖论”生态困境成因
3.4 推荐系统的未来发展逻辑与价值趋向
3.5 本章小结
第4章 基于fsQCA的“个性化推荐-隐私悖论”生成路径
4.1 问题提出
4.2 “个性化推荐-隐私悖论”模型框架
4.3 数据处理
4.4 “个性化推荐-隐私悖论”生成路径分析
4.5 本章小结
第5章 区块链融入“个性化推荐-隐私悖论”平衡的生态赋能机理
5.1 问题提出
5.2 区块链融入推荐系统赋能多维价值重构机理
5.3 区块链融入推荐系统的制度创新
5.4 本章小结
第6章 用户可信数据共享与存储访问机制
6.1 问题提出
6.2 用户可信数据存储模型构建
6.3 用户可信数据共享模型构建
6.4 模型验证
6.5 本章小结
第7章 隐私增强保护与个性化推荐机制
7.1 问题提出
7.2 用户隐私重要程度评估
7.3 区块链隐私增强保护模型构建
7.4 安全精准的推荐服务实现
7.5 模型验证与分析
7.6 本章小结
第8章 隐私泄露风险度量与平衡阈值感知机制
8.1 问题提出
8.2 隐私数据描述
8.3 隐私泄露风险度量模型
8.4 平衡阈值感知机制
8.5 实验评估
8.6 本章小结
第9章 隐私泄露的溯源问责与激励机制
9.1 问题提出
9.2 基于条件匿名联盟链的责任追溯
9.3 隐私泄露生态激励机制
9.4 实验与分析
9.5 本章小结
第10章 原型系统开发与实验
10.1 问题描述
10.2 系统分析
10.3 系统设计
10.4 系统实现
10.5 系统测试
10.6 本章小结
第11章 结论
参考文献