| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容与工作 | 第11-12页 |
| ·论文各章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 隐私保护综述 | 第14-26页 |
| ·隐私的基本概念 | 第14-16页 |
| ·隐私保护方法的分类 | 第16-19页 |
| ·几种常见的隐私保护方法介绍 | 第19-25页 |
| ·K-anonymity | 第19-21页 |
| ·安全多方计算 | 第21-24页 |
| ·随机化回答 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 特征选择与云计算概述 | 第26-35页 |
| ·特征选择简介 | 第26-30页 |
| ·特征选择的基本概念 | 第26-28页 |
| ·几种常见的特征选择方法介绍 | 第28-30页 |
| ·云计算简介 | 第30-34页 |
| ·云计算的概念 | 第30-32页 |
| ·Map-Reduce | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于 PCA 的隐私保护特征选择方法 | 第35-51页 |
| ·主成分分析 | 第35-38页 |
| ·基本概念 | 第35-36页 |
| ·理论基础 | 第36-38页 |
| ·支持向量机 | 第38-41页 |
| ·线性支持向量机 | 第39-40页 |
| ·非线性支持向量机 | 第40-41页 |
| ·基于 PCA 与 SVM-RFE 的隐私保护特征选择方法 | 第41-45页 |
| ·仿真实验与分析 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 分布式环境下的差分隐私特征选择 | 第51-72页 |
| ·基于统计理论的特征选择 | 第51-54页 |
| ·基尼指数 | 第52-53页 |
| ·误分类增益 | 第53-54页 |
| ·熵 | 第54页 |
| ·差分隐私的特征选择 | 第54-59页 |
| ·分布式环境下的差分隐私特征选择 | 第59-61页 |
| ·仿真实验与分析 | 第61-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·工作的总结 | 第72页 |
| ·工作的展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第77-78页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |