基于微分隐私的统计数据分布算法的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·课题背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要内容和成果 | 第11页 |
| ·组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于微分隐私的统计数据发布概述 | 第12-20页 |
| ·隐私保护统计数据发布 | 第12-13页 |
| ·微分隐私模型 | 第13-15页 |
| ·微分隐私的实现机制 | 第15-18页 |
| ·Laplace机制 | 第15-17页 |
| ·指数机制 | 第17-18页 |
| ·微分隐私变体 | 第18-20页 |
| 第三章 微分隐私稀疏数据发布贪心算法 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·问题提出 | 第20-24页 |
| ·频率矩阵的桶划分 | 第21-23页 |
| ·桶划分的误差 | 第23-24页 |
| ·CNMFG算法 | 第24-27页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·算法分析及优化 | 第25-27页 |
| ·实验分析 | 第27-30页 |
| ·误差分析 | 第28-29页 |
| ·时间效率分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于k叉平均树的微分隐私数据发布算法 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·问题提出 | 第31-32页 |
| ·DPAV算法 | 第32-40页 |
| ·算法相关定义与定理 | 第33-34页 |
| ·算法描述 | 第34-36页 |
| ·算法分析 | 第36-39页 |
| ·与同类算法的噪声比较 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-43页 |
| ·固定区间大小的实验 | 第41-42页 |
| ·随机区间查询的实验 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 面向多维组合查询的微分隐私数据发布算法 | 第44-53页 |
| ·本章引言 | 第44页 |
| ·问题提出 | 第44-46页 |
| ·MDPAV算法 | 第46-49页 |
| ·算法描述 | 第46-48页 |
| ·算法分析 | 第48-49页 |
| ·实验分析 | 第49-52页 |
| ·合成数据实验 | 第49-51页 |
| ·真实数据实验 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在学校期间的研究成果以及发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |
