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基于质心加噪机制的多位置差分隐私保护研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第7-14页
    1.1 研究背景与意义第7-9页
    1.2 研究现状第9-12页
        1.2.1 匿名化技术的位置隐私保护第9-10页
        1.2.2 位置加扰方式的位置隐私保护第10-11页
        1.2.3 针对背景知识的位置隐私保护第11页
        1.2.4 轨迹隐私保护第11-12页
    1.3 研究内容及论文内容安排第12-14页
第2章 相关理论介绍第14-28页
    2.1 差分隐私保护第14-18页
        2.1.1 差分隐私保护定义第14-16页
        2.1.2 差分隐私算法性质第16-17页
        2.1.3 差分隐私算法实现机制第17-18页
    2.2 位置隐私保护第18-24页
        2.2.1 位置隐私及位置隐私威胁第18-19页
        2.2.2 位置隐私保护技术第19-20页
        2.2.3 位置隐私保护的系统结构第20-23页
        2.2.4 位置隐私研究面临的挑战第23-24页
    2.3 位置差分隐私保护第24-28页
        2.3.1 位置差分隐私保护定义第24-25页
        2.3.2 位置差分隐私保护性质第25页
        2.3.3 位置差分隐私实现机制第25-28页
第3章 基于单质心加噪机制的多位置差分隐私保护方法第28-40页
    3.1 多位置差分隐私保护第28-30页
        3.1.1 独立加噪机制第28-29页
        3.1.2 单质心加噪机制第29-30页
    3.2 基于单质心的多位置差分隐私保护基本思想第30-33页
        3.2.1 基本定义第30-31页
        3.2.2 加噪方法第31-33页
    3.3 误差分析第33-36页
        3.3.1 独立加噪机制误差第33-34页
        3.3.2 单质心加噪机制误差第34-36页
    3.4 实验分析第36-38页
        3.4.1 实验数据第36页
        3.4.2 实验步骤第36-37页
        3.4.3 实验结果分析第37-38页
        3.4.4 实验小结第38页
    3.5 本章小结第38-40页
第4章 基于多质心加噪机制的多位置差分隐私保护方法第40-60页
    4.1 基本思想第40-41页
    4.2 多位置聚类第41-46页
        4.2.1 聚类算法第41-43页
        4.2.2 位置聚类第43页
        4.2.3 算法流程第43-46页
        4.2.4 阈值选择第46页
    4.3 算法流程第46-49页
    4.4 误差分析第49-50页
    4.5 算法优化第50-51页
        4.5.1 算法分析第50页
        4.5.2 优化算法第50-51页
    4.6 实验分析第51-58页
        4.6.1 实现步骤第51-52页
        4.6.2 实验结果分析第52-58页
        4.6.3 实验小结第58页
    4.7 本章小结第58-60页
第5章 总结与展望第60-62页
    5.1 总结第60页
    5.2 展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页

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