隐私保护数据挖掘算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-16页 |
| ·数据挖掘简介 | 第8-10页 |
| ·信息技术的发展与隐私权的保护 | 第10-11页 |
| ·隐私保护数据挖掘的产生背景 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文所做的工作 | 第14-15页 |
| ·本文结构和组织 | 第15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第二章 隐私保护数据挖掘算法综述 | 第16-28页 |
| ·隐私保护数据挖掘的定义 | 第16页 |
| ·隐私保护数据挖掘的分类 | 第16-18页 |
| ·数据集中分布的隐私保护数据挖掘 | 第18-23页 |
| ·分类挖掘算法 | 第18-20页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第20-22页 |
| ·聚类挖掘算法 | 第22-23页 |
| ·分布式数据的隐私保护数据挖掘 | 第23-26页 |
| ·数据水平分布 | 第24-25页 |
| ·数据垂直分布 | 第25-26页 |
| ·隐私保护数据挖掘算法的评价标准 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 关联规则挖掘算法MASK 的研究 | 第28-38页 |
| ·问题描述 | 第28页 |
| ·关联规则基本介绍 | 第28-30页 |
| ·相关定义 | 第28-29页 |
| ·Apriori 算法 | 第29-30页 |
| ·MASK 算法基本介绍 | 第30-31页 |
| ·数据歪曲过程 | 第30页 |
| ·频繁集支持度的估计 | 第30-31页 |
| ·性能指标 | 第31页 |
| ·新的优化算法 | 第31-34页 |
| ·数据准备过程 | 第31-32页 |
| ·原理描述 | 第32-33页 |
| ·改进算法描述 | 第33-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 分布式数据隐私保护关联规则增量更新的研究 | 第38-49页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·相关定义 | 第39-40页 |
| ·安全多方计算相关技术介绍 | 第40-41页 |
| ·安全和计算 | 第40页 |
| ·安全并集求法 | 第40页 |
| ·安全计算交集大小 | 第40-41页 |
| ·安全比较 | 第41页 |
| ·分布式隐私保护关联规则增量更新算法 | 第41-45页 |
| ·算法思想 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·未来的研究工作 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |
