| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 静态数据发布的隐私保护方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数据流发布的隐私保护方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 静态事务型数据及数据流发布的隐私保护概述 | 第16-23页 |
| 2.1 静态事务型数据发布的隐私保护概述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 攻击模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 隐私模型 | 第17-19页 |
| 2.1.3 匿名技术 | 第19-20页 |
| 2.2 数据流发布中的隐私保护概述 | 第20-22页 |
| 2.2.1 数据流模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 隐私保护方法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 事务型数据流发布中的隐私保护模型 | 第23-28页 |
| 3.1 隐私问题 | 第23-24页 |
| 3.2 隐私模型 | 第24页 |
| 3.3 影响滑动窗口违反隐私的因素 | 第24-26页 |
| 3.3.1 删除子窗口对滑动窗口的影响 | 第25页 |
| 3.3.2 添加子窗口对滑动窗口的影响 | 第25-26页 |
| 3.4 信息损失度量 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 事务型数据流发布的隐私保护方法设计与实现 | 第28-45页 |
| 4.1 事务型数据流发布的隐私保护难点 | 第28页 |
| 4.2 抑制算法 | 第28-37页 |
| 4.2.1 总体设计和执行步骤 | 第29-31页 |
| 4.2.2 初始化受影响的敏感关联规则树 | 第31-35页 |
| 4.2.3 查找违反隐私要求的敏感关联规则并删除处理 | 第35-36页 |
| 4.2.4 建立下一层受影响敏感关联规则树 | 第36-37页 |
| 4.3 抑制与概化结合算法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 总体设计和执行步骤 | 第37-39页 |
| 4.3.2 部分删除处理 | 第39-40页 |
| 4.3.3 处理当前窗口的敏感关联规则 | 第40-41页 |
| 4.3.4 数据集尾处理 | 第41-43页 |
| 4.4 算法性能分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统设计与实验分析 | 第45-51页 |
| 5.1 系统环境及设计方案 | 第45-46页 |
| 5.2 数据集 | 第46页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第46-50页 |
| 5.3.1 不同数据集对运行效率和数据可用性结果及分析 | 第47页 |
| 5.3.2 滑动窗口大小对运行效率和数据可用性结果及分析 | 第47-48页 |
| 5.3.3 阈值ρ对运行效率和数据可用性结果及分析 | 第48-49页 |
| 5.3.4 滑动步长对运行效率和数据可用性结果及分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 读硕士期间的成果情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
