| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章引言 | 第8-12页 |
| §1-1 问题提出 | 第8-9页 |
| §1-2 研究思路与论文结构 | 第9-12页 |
| 第二章隐私保护聚类挖掘算法综述 | 第12-24页 |
| §2-1 算法分类 | 第12-14页 |
| §2-2 算法机理 | 第14-22页 |
| 2-2-1 基于几何集的数据转换方法 | 第17-18页 |
| 2-2-2 基于旋转的数据转换方法 | 第18-19页 |
| 2-2-3 基于随机映射的数据转换方法 | 第19-20页 |
| 2-2-4 基于主成分分析的数据转化方法 | 第20-21页 |
| 2-2-5 算法参数总结 | 第21-22页 |
| §2-3 算法评价 | 第22-23页 |
| 2-3-1 隐私保护度 | 第22页 |
| 2-3-2 聚类结果准确性 | 第22-23页 |
| 2-3-3 计算成本和可扩展性 | 第23页 |
| 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章基于抽样的隐私保护聚类挖掘算法设计 | 第24-36页 |
| §3-1 聚类挖掘算法分析 | 第24-25页 |
| §3-2 聚类密度分布函数建立 | 第25-28页 |
| 3-2-1 基于密度聚类算法的影响函数模型 | 第25-27页 |
| 3-2-2 基于EM聚类算法的有限高斯混合函数模型 | 第27-28页 |
| §3-3 聚类密度分布函数参数确定 | 第28-30页 |
| 3-3-1 极大似然函数 | 第28-29页 |
| 3-3-2 模糊K均值聚类 | 第29页 |
| 3-3-3 模型参数的确定 | 第29-30页 |
| §3-4 抽样方法选择 | 第30页 |
| §3-5 基于抽样的隐私保护聚类算法描述 | 第30-33页 |
| 本章小结 | 第33-36页 |
| 第四章隐私保护聚类挖掘算法仿真分析 | 第36-46页 |
| §4-1 实验设计 | 第36-37页 |
| 4-1-1 实验目的 | 第36页 |
| 4-1-2 实验环境 | 第36-37页 |
| 4-1-3 实验数据 | 第37页 |
| §4-2 实验结果 | 第37-43页 |
| §4-3 实验分析 | 第43-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 附录A | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第60页 |