| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容和目标 | 第11-12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 研究现状 | 第13-17页 |
| 2.1 频繁模式挖掘现状 | 第13-15页 |
| 2.1.1 频繁项集挖掘 | 第13-14页 |
| 2.1.2 频繁序列挖掘 | 第14页 |
| 2.1.3 频繁子图挖掘 | 第14-15页 |
| 2.2 满足差分隐私的频繁模式挖掘现状 | 第15-17页 |
| 第三章 基础知识 | 第17-25页 |
| 3.1 差分隐私保护技术 | 第17-20页 |
| 3.1.1 差分隐私保护理论 | 第17页 |
| 3.1.2 差分隐私保护参数 | 第17-18页 |
| 3.1.3 差分隐私保护机制 | 第18-19页 |
| 3.1.4 差分隐私保护性质 | 第19-20页 |
| 3.2 频繁模式挖掘技术 | 第20-24页 |
| 3.2.1 频繁项集挖掘算法 | 第20-22页 |
| 3.2.2 频繁序列挖掘算法 | 第22-23页 |
| 3.2.3 频繁子图挖掘算法 | 第23-24页 |
| 3.3 小结 | 第24-25页 |
| 第四章 满足差分隐私的频繁子图挖掘算法 | 第25-66页 |
| 4.1 概念定义 | 第25页 |
| 4.2 一种简单的满足差分隐私的频繁子图挖掘算法Nave | 第25-27页 |
| 4.3 DFG算法综述 | 第27-28页 |
| 4.4 频繁子图选择阶段FI1 | 第28-33页 |
| 4.4.1 二分估值 | 第29-30页 |
| 4.4.2 条件指数机制 | 第30-33页 |
| 4.5 噪音支持度计算阶段NC2 | 第33-46页 |
| 4.5.1 网格结构 | 第35-36页 |
| 4.5.2 计数累加算法 | 第36-37页 |
| 4.5.3 噪音合成规则 | 第37-38页 |
| 4.5.4 基于噪音量反馈的多路径建立算法 | 第38-46页 |
| 4.6 DFG算法分析 | 第46-48页 |
| 4.7 实验评估 | 第48-65页 |
| 4.7.1 实验环境设置 | 第48-50页 |
| 4.7.2 基于阈值的实验分析 | 第50-54页 |
| 4.7.3 基于前k个频繁子图的实验分析 | 第54-58页 |
| 4.7.4 基于隐私预算的频繁子图挖掘实验分析 | 第58-60页 |
| 4.7.5 基于优化性能的实验分析 | 第60-63页 |
| 4.7.6 基于算法性能的实验分析 | 第63-65页 |
| 4.8 小结 | 第65-66页 |
| 第五章 DFG算法扩展 | 第66-74页 |
| 5.1 算法通用性分析 | 第66-67页 |
| 5.2 扩展到频繁项集挖掘 | 第67-69页 |
| 5.3 实验评估 | 第69-72页 |
| 5.4 小结 | 第72-74页 |
| 第六章 结束语 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 未来工作 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的论文 | 第80页 |