不完备信息系统的数据挖掘研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
1 绪论	第10-20页
·本文的研究背景及意义	第10-12页
·知识发现与数据挖掘的研究现状	第12-17页
·数据挖掘的研究历史和现状	第13-14页
·数据挖掘的任务	第14-15页
·数据挖掘的方法和技术	第15-17页
·本文的主要研究内容	第17-20页
2 经典粗糙集理论基础	第20-31页
·粗糙集理论的发展及研究现状	第20-22页
·经典粗糙集理论的基本概念	第22-30页
·信息系统和不可分辨关系	第22-25页
·粗糙集的上、下近似及其性质	第25-26页
·粗糙集的不精确性度量	第26-27页
·粗糙隶属函数和不确定性	第27-28页
·知识约简	第28-30页
·本章小结	第30-31页
3 不完备信息系统的粗糙集模型研究	第31-40页
·不完备信息产生的原因分析及处理方法	第31-32页
·不完备信息产生的原因	第31-32页
·不完备信息常见的处理方法	第32页
·不完备信息系统中的粗糙集模型分析	第32-36页
·相容关系的粗糙集	第33页
·相似关系的粗糙集	第33-34页
·限制相容关系的粗糙集	第34-35页
·小结	第35-36页
·基于弱模糊相似关系的广义粗糙集	第36-39页
·不完备信息系统的定义	第36页
·弱模糊相似关系的定义	第36-37页
·广义粗糙集近似	第37-38页
·广义粗糙隶属函数	第38-39页
·本章小结	第39-40页
4 不完备信息系统的知识发现研究	第40-56页
·基于相容关系和相似关系的知识发现	第40-44页
·基于相容关系的知识发现	第40-42页
·基于相似关系的知识发现	第42-44页
·基于属性值的相似关系的知识发现	第44-51页
·属性值的相似关系	第44-46页
·基于属性值相似关系的上下近似	第46-49页
·基于属性值相似关系的决策规则	第49-51页
·小结	第51页
·实验分析	第51-55页
·实验设计	第51-52页
·实验结果与分析	第52-55页
·本章小结	第55-56页
5 不完备信息系统的隐私保护研究	第56-71页
·隐私保护技术概述	第56-61页
·隐私保护技术分类	第56-58页
·随机扰动技术	第58-60页
·基于挖掘结果的隐私保护	第60-61页
·隐私保护技术的评估指标	第61页
·基于可逆方阵的安全多方计算	第61-70页
·安全多方计算方法	第62-65页
·隐私保护问题的定义	第65页
·简单的两方协议	第65-66页
·基于可逆方阵的两方协议	第66-67页
·基于可逆方阵的多方协议	第67-70页
·本章小结	第70-71页
6 不完备信息系统的隐私保护数据挖掘算法研究	第71-105页
·典型的隐私保护算法分析	第71-79页
·基于随机变换的算法	第71-73页
·基于部分隐藏的随机化回答算法	第73-77页
·基于转移概率矩阵的算法	第77-79页
·相关概念和性质	第79-85页
·马尔可夫过程及马尔可夫链	第79-80页
·属性转换概率矩阵	第80-81页
·项集转换概率矩阵	第81页
·基于转换概率矩阵的部分随机化回答方法	第81-84页
·隐私保护程度的量化定义	第84-85页
·PRRPM隐私保护的关联规则挖掘算法	第85-92页
·恢复1-项集的支持度	第86页
·恢复k-项集的支持度	第86-87页
·PRRPM算法总体架构	第87-88页
·PRRPM算法的详细描述	第88-92页
·算法的分析与评价	第92-100页
·算法的复杂度	第92-94页
·算法的隐私性	第94-96页
·算法的准确性	第96-99页
·算法的适用性	第99-100页
·实验分析	第100-104页
·实验设计	第100-102页
·实验结果与分析	第102-104页
·本章小结	第104-105页
结论	第105-107页
参考文献	第107-116页
创新点摘要	第116-117页
攻读博士学位期间发表学术论文情况	第117-119页
致谢	第119-120页
作者简介	第120-122页