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基于差分隐私的空间分区数据发布方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究意义第9-10页
    1.3 发展现状第10-11页
    1.4 章节安排第11-13页
第二章 差分隐私空间划分相关技术第13-20页
    2.1 差分隐私第13-14页
        2.1.1 差分隐私理论基础第13页
        2.1.2 差分隐私保护框架第13-14页
    2.2 空间划分的数据相关性第14-18页
        2.2.1 数据相关的空间划分方法第15-16页
        2.2.2 数据无关的空间划分方法第16-18页
    2.3 差分隐私应用第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 空间划分基本概述及参数计算第20-30页
    3.1 差分隐私相关定义第20-22页
        3.1.1 差分隐私与敏感度第20-21页
        3.1.2 噪声机制第21-22页
    3.2 误差第22-23页
        3.2.1 误差度量标准第22页
        3.2.2 发布数据误差来源第22-23页
    3.3 空间数据划分方法参数计算第23-29页
        3.3.1 层次结构第23-24页
        3.3.2 网格结构第24-26页
        3.3.3 网格粒度参数计算第26-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 基于差分隐私的逻辑网格层次优化划分方法第30-49页
    4.1 逻辑网格及其衍生域第30-33页
        4.1.1 逻辑网格单元第31-32页
        4.1.2 逻辑网格域第32-33页
    4.2 构建层次模型第33-44页
        4.2.1 查询贡献率第34-41页
        4.2.2 三层层次树生成第41-44页
    4.3 实验分析第44-48页
        4.3.1 实验数据集第45页
        4.3.2 阈值选择第45-47页
        4.3.3 误差比较第47-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 基于森林的哈夫曼树优化划分发布方法第49-62页
    5.1 树与森林第49-50页
    5.2 哈夫曼树优化方法第50-58页
        5.2.1 初始森林第50-52页
        5.2.2 哈夫曼树生成第52-58页
    5.3 实验分析第58-61页
        5.3.1 相对误差第58-60页
        5.3.2 时间效率第60-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-63页
    6.1 总结第62页
    6.2 展望第62-63页
参考文献第63-66页
附录1 共读硕士学位期间撰写的论文第66-67页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第67-68页
致谢第68页

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