| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第14-22页 |
| ·k-匿名的相关基础知识 | 第14-17页 |
| ·k-匿名的定义 | 第14-16页 |
| ·k-匿名及其变形的介绍 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘相关基础知识 | 第17-21页 |
| ·确定数据的数据挖掘方法介绍 | 第18页 |
| ·不确定数据的数据挖掘方法介绍 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 k-匿名的判定树构造算法和k-匿名数据的分类 | 第22-30页 |
| ·判定树的相关定义 | 第22-24页 |
| ·判定树的相关知识 | 第22-23页 |
| ·信息增益度的求解 | 第23-24页 |
| ·k-匿名数据的判定树生成算法 | 第24-26页 |
| ·判定树生成与k-匿名泛化树的关系 | 第24-25页 |
| ·k-匿名判定树生成算法介绍 | 第25-26页 |
| ·k-匿名数据的分类 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 k-匿名的关联规则挖掘算法 | 第30-38页 |
| ·关联规则的相关定义 | 第30-32页 |
| ·不确定的关联规则挖掘算法 | 第32-33页 |
| ·k-匿名的关联规则挖掘算法 | 第33-37页 |
| ·关联规则挖掘的数据模型 | 第33-35页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 实验分析 | 第38-46页 |
| ·实验数据的预处理 | 第38-39页 |
| ·数据清理 | 第38-39页 |
| ·数据集成和转换 | 第39页 |
| ·实验数据来源 | 第39-44页 |
| ·判定树构造算法实验结果 | 第41-44页 |
| ·k-匿名关联规则算法 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |