| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 致谢 | 第12-13页 |
| 目录 | 第13-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-34页 |
| ·研究背景与意义 | 第18-19页 |
| ·面向复杂层次型数据的数据挖掘研究现状 | 第19-24页 |
| ·数据挖掘基本概念 | 第19-21页 |
| ·复杂层次型数据 | 第21-23页 |
| ·面向复杂层次型数据的数据挖掘 | 第23-24页 |
| ·隐私保护数据挖掘的研究现状 | 第24-27页 |
| ·隐私和隐私权 | 第24-25页 |
| ·集中式环境下隐私保护数据挖掘 | 第25-26页 |
| ·分布式环境下隐私保护数据挖掘 | 第26-27页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第27-31页 |
| ·粗糙集理论模型的扩展 | 第27-28页 |
| ·知识的不确定性度量 | 第28-29页 |
| ·基于粗糙集理论的数据挖掘 | 第29-31页 |
| ·论文的研究内容与组织结构 | 第31-34页 |
| 第二章 基于属性值分类的多层粗糙集模型 | 第34-56页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·传统粗糙集理论 | 第35-40页 |
| ·粗糙集理论的代数表示 | 第36-38页 |
| ·粗糙集理论的信息表示 | 第38-39页 |
| ·粗糙集理论的知识粒表示 | 第39-40页 |
| ·属性值分类与概化模式 | 第40-47页 |
| ·属性值分类的基本概念 | 第40-41页 |
| ·属性值分类的构造 | 第41-43页 |
| ·全域概化模式与全子树概化模式 | 第43-47页 |
| ·多层粗糙集模型 | 第47-52页 |
| ·基于全域概化模式的层次决策表及其性质 | 第47-49页 |
| ·基于全子树概化模式的层次决策表及其性质 | 第49-52页 |
| ·相关工作 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 基于多层粗糙集的概化约简与决策规则挖掘 | 第56-78页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·属性值概化约简与层次决策规则 | 第58-64页 |
| ·层次决策表构成的完备偏序格 | 第58-61页 |
| ·概化约简的基本概念 | 第61-62页 |
| ·概化约简的重要性质 | 第62-63页 |
| ·层次决策规则的基本概念 | 第63-64页 |
| ·自顶向下逐步细化的概化约简算法 | 第64-70页 |
| ·算法分析 | 第64-66页 |
| ·实例分析 | 第66-68页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第68-70页 |
| ·自顶向下逐步细化的多层决策规则挖掘算法 | 第70-75页 |
| ·多层决策规则的重要性质 | 第70-71页 |
| ·算法分析 | 第71页 |
| ·实例分析 | 第71-74页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第74-75页 |
| ·相关工作 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 基于多层粗糙集的k-匿名算法研究 | 第78-104页 |
| ·引言 | 第78-82页 |
| ·多层粗糙集下k-匿名决策表 | 第82-86页 |
| ·面向分类的k-匿名问题描述 | 第82-83页 |
| ·多层粗糙集下匿名决策表的重要性质 | 第83-86页 |
| ·面向分类的k-匿名算法HCE-TDR | 第86-94页 |
| ·一种基于全局信息增益的搜索指标 | 第86-89页 |
| ·两种搜索指标对比 | 第89-93页 |
| ·HCE-TDR算法 | 第93-94页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第94-98页 |
| ·相关工作 | 第98-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第五章 面向多源决策表的隐私保护属性约简算法 | 第104-120页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·安全多方计算概述 | 第105-108页 |
| ·安全多方计算的基本概念 | 第105-106页 |
| ·安全多方计算的密码学工具 | 第106-107页 |
| ·安全多方计算的基础协议 | 第107-108页 |
| ·决策表垂直分布下基于条件信息熵的隐私保护属性约简 | 第108-111页 |
| ·垂直分布式隐私保护属性约简的安全条件信息熵协议 | 第108-110页 |
| ·基于条件信息熵的垂直分布式隐私保护属性约简算法 | 第110-111页 |
| ·实例分析 | 第111页 |
| ·决策表垂直分布下基于相对粒度的隐私保护属性约简 | 第111-114页 |
| ·垂直分布式隐私保护属性约简的安全相对粒度协议 | 第112页 |
| ·基于相对粒度的垂直分布式隐私保护属性约简算法 | 第112-114页 |
| ·决策表水平分布下基于相对粒度的隐私保护属性约简 | 第114-118页 |
| ·一种基于值域的等价类划分算法 | 第114-115页 |
| ·水平分布式隐私保护属性约简的安全知识粒度协议 | 第115页 |
| ·基于相对粒度的水平分布式隐私保护属性约简算法 | 第115-116页 |
| ·实例分析 | 第116-118页 |
| ·相关工作 | 第118-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 第六章 总结与展望 | 第120-124页 |
| ·本文主要工作 | 第120-122页 |
| ·工作展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-138页 |
| 攻读博士学位期间参加研究的课题和发表的论文 | 第138-140页 |