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基于差分隐私保护的医疗数据分析系统的设计与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究现状及分析第12-15页
    1.3 主要研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-17页
第二章 关键技术研究第17-29页
    2.1 差分隐私第17-22页
        2.1.1 基本概念第17-18页
        2.1.2 实现机制第18-19页
        2.1.3 敏感度第19-20页
        2.1.4 性质第20-21页
        2.1.5 隐私预算第21-22页
    2.2 聚类算法第22-25页
        2.2.1 聚类算法简介第22-23页
        2.2.2 聚类算法中的隐私泄漏第23-24页
        2.2.3 基于流数据的聚类算法第24-25页
    2.3 相关系统第25-27页
    2.4 本章小结第27-29页
第三章 基于差分隐私的数据分析方法第29-37页
    3.1 基本思路第29-31页
    3.2 算法设计第31-33页
    3.3 实验仿真第33-35页
    3.4 本章小结第35-37页
第四章 系统的设计与实现第37-55页
    4.1 需求分析第37-41页
        4.1.1 功能性需求第37-40页
        4.1.2 非功能性需求第40-41页
    4.2 系统功能设计第41-44页
        4.2.1 数据写入接口模块第42页
        4.2.2 数据缓存模块第42-43页
        4.2.3 数据分析模块第43页
        4.2.4 数据存储模块第43-44页
        4.2.5 权限校验模块第44页
        4.2.6 数据展示模块第44页
    4.3 数据库设计第44-49页
        4.3.1 实体模型设计第44-45页
        4.3.2 表结构及相关说明第45-49页
    4.4 系统实现第49-53页
        4.4.1 相关环境第50页
        4.4.2 系统UI设计与实现第50-53页
    4.5 本章小结第53-55页
第五章 总结与展望第55-57页
    5.1 总结第55-56页
    5.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录第63页

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