微数据发布中的隐私保护匿名化算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要工作及论文结构 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 匿名化的相关技术 | 第15-25页 |
| ·匿名化方法概述 | 第15-17页 |
| ·泛化/隐匿算法相关技术 | 第17-22页 |
| ·泛化/隐匿算法的基本概念 | 第17-19页 |
| ·泛化/隐匿技术的抽象策略 | 第19-20页 |
| ·泛化/隐匿技术的算法分类 | 第20-22页 |
| ·微聚集算法相关技术 | 第22-24页 |
| ·微聚集算法的基本概念 | 第22-23页 |
| ·微聚集算法的分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 面向数值型数据的匿名化算法 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·相关概念 | 第25-28页 |
| ·微聚集算法步骤 | 第25-26页 |
| ·连续型数据距离度量 | 第26页 |
| ·连续型数据信息损失量度量 | 第26页 |
| ·泄密风险的度量 | 第26-27页 |
| ·(k,e)-匿名模型 | 第27-28页 |
| ·(k,e)-MDAV算法 | 第28-29页 |
| ·实验和结果分析 | 第29-34页 |
| ·测试数据和实验环境 | 第29-30页 |
| ·信息损失量比较 | 第30-31页 |
| ·泄密风险评估 | 第31-33页 |
| ·敏感属性值差异比较 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 混合型数据高效k-匿名化的混合算法 | 第35-50页 |
| ·引言 | 第35-37页 |
| ·混合距离度量及类质心的定义 | 第37-41页 |
| ·连续型数据的距离度量方法 | 第37-38页 |
| ·分类型数据的距离度量方法 | 第38-39页 |
| ·混合型数据的距离度量方法 | 第39-41页 |
| ·匿名数据质量度量 | 第41-42页 |
| ·匿名数据的信息损失量度量 | 第41页 |
| ·匿名数据的泄密风险度量 | 第41-42页 |
| ·混合数据高效k匿名化的混合算法 | 第42-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
