一种基于关联规则的隐私保护算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本课题研究的现实意义 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 2 关联规则概述 | 第16-26页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘的概念与结构 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第18-20页 |
| ·关联规则概述 | 第20-22页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第20-21页 |
| ·关联规则的基本原理 | 第21页 |
| ·关联规则的分类 | 第21-22页 |
| ·关联规则的算法 | 第22-24页 |
| ·关联规则的经典算法 | 第22-23页 |
| ·抽样算法 | 第23页 |
| ·划分 | 第23-24页 |
| ·经典关联规则算法的缺点 | 第24页 |
| ·经典关联规则算法的优化 | 第24-26页 |
| 3 隐私保护技术 | 第26-35页 |
| ·隐私保护数据挖掘的产生背景 | 第26-27页 |
| ·隐私保护的概念 | 第27-28页 |
| ·隐私保护挖掘算法的分类 | 第28-29页 |
| ·隐私保护目前所存在的问题 | 第29-30页 |
| ·隐私保护的经典算法 | 第30-33页 |
| ·PPARM 算法简介 | 第30-31页 |
| ·IMBA 算法简介 | 第31-33页 |
| ·隐私保护技术的分类 | 第33-34页 |
| ·隐私保护的性能评估 | 第34-35页 |
| 4 SWTA 算法的实现 | 第35-43页 |
| ·SWTA 算法的可行性分析 | 第35-36页 |
| ·SWTA 算法的术语定义 | 第36页 |
| ·SWTA 算法描述 | 第36-37页 |
| ·SWTA 算法举例说明 | 第37-40页 |
| ·SWTA 算法过程 | 第40-41页 |
| ·算法公式证明 | 第41-43页 |
| 5 实验结果及分析 | 第43-52页 |
| ·SWTA 算法验证结果 | 第43-51页 |
| ·结果分析 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 作者简历 | 第58-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59-60页 |
