| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·数据发布中的隐私保护 | 第14-15页 |
| ·基于访问控制的隐私保护 | 第15-16页 |
| ·研究内容和论文组织 | 第16-18页 |
| ·研究目标 | 第16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-18页 |
| ·论文内容框架 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论与算法 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·频谱扰动算法 | 第19-21页 |
| ·谱约束条件 | 第19-21页 |
| ·基于谱约束的扰动算法 | 第21页 |
| ·支持向量机算法 | 第21-26页 |
| ·支持向量机分类器 | 第21-24页 |
| ·非平衡数据SVM分类方法 | 第24-26页 |
| ·遗传算法 | 第26-31页 |
| ·初步了解遗传算法 | 第26-27页 |
| ·遗传算法基本流程 | 第27-31页 |
| ·贝叶斯算法 | 第31-33页 |
| ·贝叶斯分类方法基础 | 第31-32页 |
| ·贝叶斯分类原理和流程 | 第32-33页 |
| ·社区划分算法 | 第33-35页 |
| ·非重叠社区划分算法现状 | 第34页 |
| ·重叠社区划分算法 | 第34-35页 |
| 第三章 社会网络人际关系的隐私保护设计与可用性分析 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·典型的图发布中的人际关系隐私保护方法 | 第35-36页 |
| ·基于谱约束和敏感区划分的社会网络隐私保护扰动方法设计 | 第36-40页 |
| ·总体架构 | 第36-37页 |
| ·社会网络模型 | 第37-38页 |
| ·敏感边敏感区划分算法 | 第38-40页 |
| ·基于谱约束和敏感区划分的扰动算法设计 | 第40-41页 |
| ·人际关系隐私保护算法的可用性分析与实验结果 | 第41-46页 |
| ·算法可用性分析 | 第41-42页 |
| ·人际关系隐私保护算法实验 | 第42-43页 |
| ·图的结构特性分析实验 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 个人隐私保护参数自动设置系统设计与实现 | 第47-73页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·个人隐私保护参数自动设置系统总体框架 | 第47-49页 |
| ·社区信息的提取 | 第49-59页 |
| ·节点分裂 | 第50-59页 |
| ·偏好模型的设计与实验 | 第59-67页 |
| ·一种用于数据集不平衡的SVM学习算法UBSVM | 第61-62页 |
| ·优化学习参数选择 | 第62-65页 |
| ·隐私偏好模型设计 | 第65-66页 |
| ·隐私偏好模型设置实验 | 第66-67页 |
| ·个人隐私保护参数自动设置系统实现 | 第67-72页 |
| ·系统框架设计 | 第67-68页 |
| ·系统功能实现 | 第68-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第82页 |