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社交网络数据的匿名化隐私保护技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第17-39页
    1.1 课题研究目的和意义第17-24页
    1.2 相关知识介绍第24-29页
        1.2.1 匿名模型概述第24-27页
        1.2.2 匿名方法概述第27-28页
        1.2.3 匿名质量的度量准则第28-29页
    1.3 国内外研究现状第29-35页
        1.3.1 推断攻击模型第29-30页
        1.3.2 匿名模型第30-32页
        1.3.3 匿名方法第32-35页
    1.4 本文研究内容和框架第35-39页
第二章 协同型社交网络的匿名化技术第39-52页
    2.1 概述第39-41页
    2.2 形式化描述第41-43页
    2.3 可用性分类树第43-45页
        2.3.1 定义第44-45页
        2.3.2 再分类第45页
    2.4 再分类算法第45-48页
        2.4.1 数据表的压缩表示第46页
        2.4.2 最小生成树聚类第46-47页
        2.4.3 组内聚类第47-48页
    2.5 实验与讨论第48-50页
        2.5.1 实验配置第48-49页
        2.5.2 实验结果第49-50页
    2.6 本章小结第50-52页
第三章 大规模协同型社交网络数据的匿名化技术第52-72页
    3.1 概述第52-53页
    3.2 相关工作及难点第53-55页
        3.2.1 相关工作第53页
        3.2.2 问题分析第53-55页
    3.3 关镇技术第55-57页
        3.3.1 基本符号与定义第55-56页
        3.3.2 信息损失第56-57页
    3.4 并行式树泛化第57-62页
        3.4.1 算法框架第57-58页
        3.4.2 数据划分第58-60页
        3.4.3 合并中间结果第60-62页
    3.5 树泛化的Map-Reduce实现第62-65页
        3.5.1 程序驱动第62页
        3.5.2 初始化任务第62-65页
        3.5.3 更新任务第65页
    3.6 实验与讨论第65-70页
        3.6.1 实验配置第66页
        3.6.2 效率分析第66-68页
        3.6.3 匿名质量分析第68-69页
        3.6.4 相似性分析第69-70页
    3.7 本章小结第70-72页
第四章 关联型社交网络的匿名化技术第72-88页
    4.1 概述第72-74页
    4.2 相关工作第74-75页
    4.3 匿名方法分析第75-76页
    4.4 匿名化流程的改进技术第76-81页
        4.4.1 技术概述第77页
        4.4.2 消减树第77-78页
        4.4.3 树划分聚类第78-80页
        4.4.4 图泛化第80-81页
    4.5 实验与讨论第81-87页
        4.5.1 数据集第81页
        4.5.2 效率分析第81-83页
        4.5.3 匿名质量分析第83-85页
        4.5.4 适应性分析第85页
        4.5.5 相似性分析第85-87页
    4.6 本章小结第87-88页
第五章 复杂关联型社交网络的盛名化技术第88-109页
    5.1 概述第88-89页
    5.2 相关工作及难点第89-91页
    5.3 攻击和匿名模型第91-93页
        5.3.1 攻击模型第91-92页
        5.3.2 匿名模型第92-93页
    5.4 匿名方法第93-98页
        5.4.1 预处理第94-95页
        5.4.2 构造匿名等价类第95-98页
        5.4.3 图泛化第98页
    5.5 分析第98-100页
        5.5.1 复杂性第98-99页
        5.5.2 安全性第99-100页
    5.6 实验与讨论第100-104页
        5.6.1 数据集第101页
        5.6.2 实验配置第101-102页
        5.6.3 实验结果第102-104页
    5.7 本章小结第104-109页
第六章 总结与展望第109-112页
    6.1 总结第109-110页
    6.2 展望第110-112页
参考文献第112-118页
致谢第118-119页
攻读博士学位期间取得的学术成果第119页

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