| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第16-28页 |
| 2.1 隐私和隐私保护 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据挖掘概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于隐私保护的关联规则挖掘 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于隐私保护的分类挖掘 | 第20页 |
| 2.2.4 基于隐私保护的聚类挖掘 | 第20-21页 |
| 2.3 面向数据挖掘的隐私保护算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 数据扰乱技术 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据加密技术 | 第24页 |
| 2.3.3 安全多方计算技术 | 第24页 |
| 2.3.4 k-anonymity | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于K-ANONYMITY的隐私保护算法的改进 | 第28-38页 |
| 3.1 改进算法背景介绍 | 第28-29页 |
| 3.2 改进算法设计 | 第29-35页 |
| 3.2.1 数据属性定义 | 第30页 |
| 3.2.2 对k-anonymity算法的具体改进 | 第30-33页 |
| 3.2.3 基于改进的k-anonymity算法分析 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-38页 |
| 第四章 基于改进算法的系统设计 | 第38-48页 |
| 4.1 系统介绍 | 第38页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第38-46页 |
| 4.2.1 系统定位 | 第39页 |
| 4.2.2 设计原则 | 第39-40页 |
| 4.2.3 功能目标 | 第40页 |
| 4.2.4 总体架构 | 第40-41页 |
| 4.2.5 功能架构 | 第41-45页 |
| 4.2.6 功能模块关系 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于改进算法的系统实现 | 第48-64页 |
| 5.1 系统实现语言与技术 | 第48-49页 |
| 5.2 系统具体模块实现 | 第49-58页 |
| 5.2.1 用户界面模块 | 第49-50页 |
| 5.2.2 数据导入模块 | 第50-51页 |
| 5.2.3 数据预处理模块 | 第51-52页 |
| 5.2.4 数据挖掘模块 | 第52-54页 |
| 5.2.5 隐私保护模块 | 第54-55页 |
| 5.2.6 日志管理模块 | 第55-56页 |
| 5.2.7 数据发布可视化模块 | 第56-58页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 5.3.1 实验环境与数据的选取 | 第59页 |
| 5.3.2 数据质量 | 第59-60页 |
| 5.3.3 执行效率 | 第60-61页 |
| 5.3.4 隐私披露风险 | 第61页 |
| 5.3.5 抵抗同质攻击的效果 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 前景和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
