面向聚类挖掘的个性化隐私保护方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于聚类的隐私保护研究现状分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 个性化隐私保护研究现状分析 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 面向多视图的聚类分析 | 第16-27页 |
| 2.1 隐私保护技术 | 第16-19页 |
| 2.2 二元关系理论 | 第19-22页 |
| 2.3 多视图聚类分析 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 面向聚类的个性化隐私保护算法 | 第27-43页 |
| 3.1 问题提出 | 第27-28页 |
| 3.2 隐私数据模型构建 | 第28-30页 |
| 3.3 连续隐私度编码 | 第30-32页 |
| 3.4 隐私偏序的拓扑分类 | 第32-36页 |
| 3.5 个性化隐私多视图聚类 | 第36-38页 |
| 3.6 个性化匿名算法 | 第38-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 仿真实验及结果分析 | 第43-51页 |
| 4.1 实验目的及意义 | 第43页 |
| 4.2 实验的性能指标 | 第43-44页 |
| 4.3 实验数据及环境 | 第44-45页 |
| 4.4 信息损失分析 | 第45-47页 |
| 4.5 算法效率分析 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
