基于隐私保护的数据挖掘技术与研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
目录	第8-10页
第一章 绪论	第10-16页
·论文选题背景及意义	第10-12页
·国内外的研究现状	第12-13页
·主要工作	第13-14页
·组织结构	第14-15页
·本章小结	第15-16页
第二章 基于隐私保护的数据挖掘基本算法介绍	第16-29页
·数据挖掘基本算法介绍	第16-23页
·数据挖掘的定义、过程及技术	第16-20页
·数据挖掘的发展及应用	第20-23页
·基于隐私保护的聚类算法	第23-28页
·聚类的主要算法	第24-26页
·隐私保护的聚类挖掘技术	第26-27页
·隐私保护数据的预处理	第27-28页
·本章小结	第28-29页
第三章 DNALA-DMA 距离矩阵算法	第29-54页
·改进 DNALA 算法的基本思想	第29-31页
·DNALA-DMA 矩阵的谱聚类矩阵	第31-46页
·谱聚类介绍	第31-33页
·基于谱聚类的规范 laplace 矩阵	第33-34页
·DNALA-DMA 的扰动分析	第34-46页
·DNALA-DMA 距离矩阵算法	第46-50页
·DNALA-DMA 序列比对	第46-48页
·DNALA-DMA 距离矩阵计算	第48-50页
·DNALA-DMA 距离矩阵算法实验	第50-53页
·本章小结	第53-54页
第四章 DNALA-CA 聚类算法	第54-65页
·DNALA-CA 在线聚类算法	第54-59页
·WCPPF 算法	第54-57页
·DNALA-CA 的弱聚类在线算法	第57-59页
·DNALA-CA 最大权匹配的聚类算法	第59-62页
·MWMCA 算法	第59-61页
·DNALA-CA 的 MWMCA 算法	第61-62页
·DNALA-CA 聚类算法实验	第62-63页
·本章小结	第63-65页
第五章 总结与展望	第65-67页
·全文工作小结	第65-66页
·展望	第66-67页
参考文献	第67-72页