隐私保护分类数据挖掘研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题的主要工作 | 第11页 |
| ·论文的结构和组织 | 第11-13页 |
| 2 数据挖掘 | 第13-25页 |
| ·数据挖掘的概述 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘对象及任务 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第16-18页 |
| ·传统分类数据挖掘 | 第18-25页 |
| ·分类数据挖掘算法 | 第18-21页 |
| ·决策树分类 | 第21-25页 |
| 3 隐私保护数据挖掘综述 | 第25-34页 |
| ·隐私信息与隐私保护 | 第25-27页 |
| ·隐私信息 | 第25-26页 |
| ·隐私保护对象 | 第26-27页 |
| ·隐私保护数据挖掘产生 | 第27-28页 |
| ·隐私保护数据挖掘的分类 | 第28-29页 |
| ·隐私保护数据挖掘研究现状 | 第29-33页 |
| ·基于集中分布数据的隐私保护数据挖掘 | 第29-31页 |
| ·基于分布式数据的隐私保护数据挖掘 | 第31-33页 |
| ·算法分析 | 第33-34页 |
| 4 隐私保护分类数据挖掘 | 第34-46页 |
| ·基本思想与框架 | 第34-35页 |
| ·数据预处理 | 第35-37页 |
| ·数据转换 | 第37-41页 |
| ·相关定义 | 第37-38页 |
| ·设置单属性随机扰动矩阵 | 第38-39页 |
| ·多属性联合随机扰动矩阵的生成 | 第39-40页 |
| ·数据扰动 | 第40-41页 |
| ·分类数据挖掘 | 第41-46页 |
| ·相关公式 | 第41-42页 |
| ·建立决策树 | 第42-43页 |
| ·决策树剪枝 | 第43-45页 |
| ·决策树提取分类规则 | 第45-46页 |
| 5 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·算法评估标准 | 第46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
