基于R树的K-匿名技术研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-16页
·研究背景	第10-11页
·研究意义	第11-12页
·国内外研究现状	第12-15页
·K-匿名技术的发展过程	第12页
·k-匿名算法的划分和分析	第12-13页
·索引—匿名技术的研究现状及分析	第13-14页
·空间索引技术在匿名数据集方面的优势	第14-15页
·本文的主要研究内容	第15-16页
2 基于R 树k-匿名技术的理论基础	第16-29页
·隐私保护技术的分类	第16-19页
·k-匿名的基本概念和方法	第19-21页
·k—匿名的基本概念	第19页
·k—匿名的基本方法	第19-21页
·R 树的基本原理	第21-23页
·聚类算法的基础知识	第23-26页
·聚类问题转化为k-匿名问题	第26-29页
3 R 树k-匿名实现算法	第29-39页
·数据预处理	第29-33页
·QI 属性向空间点数据的转化	第29页
·数据清洗	第29-32页
·空间点数据向空间矩形的转化	第32-33页
·动态R 树的构造算法	第33-35页
·R 树的初始化	第33页
·K-means 多路分裂算法的描述	第33-35页
·聚类效果的判定算法	第35-36页
·确定平移对象	第36-37页
·添加噪声	第37页
·修改数据	第37-38页
·k-匿名表的生成	第38-39页
4 实验测试和结果分析	第39-42页
·实验环境	第39页
·实验数据	第39页
·测试结果及分析	第39-42页
5 结论	第42-43页
参考文献	第43-47页
在学研究成果	第47-48页
致谢	第48页