基于隐私保护的分布式聚类算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究近况 | 第8-11页 |
| ·本文的工作 | 第11-13页 |
| 第二章 聚类算法及隐私保护概述 | 第13-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13页 |
| ·常见数据挖掘技术 | 第13-16页 |
| ·聚类算法概述 | 第16-19页 |
| ·基于距离的聚类算法 | 第16-17页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第17-18页 |
| ·分布式的聚类算法 | 第18-19页 |
| ·隐私保护 | 第19-23页 |
| ·隐私保护的定义 | 第19-20页 |
| ·隐私保护与数据挖掘 | 第20-23页 |
| ·隐私保护数据挖掘算法的评价标准 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于微簇的隐私保护聚类算法 | 第25-44页 |
| ·安全模型及算法相关定义 | 第25-28页 |
| ·安全模型的定义 | 第25-27页 |
| ·算法相关定义 | 第27-28页 |
| ·基于可信任第三方的微簇分布式聚类算法 | 第28-33页 |
| ·系统的框架 | 第28-29页 |
| ·算法过程 | 第29-32页 |
| ·算法参数分析 | 第32-33页 |
| ·算法复杂度及安全性分析 | 第33-37页 |
| ·算法复杂度分析 | 第34-36页 |
| ·安全性分析 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-38页 |
| ·基于半可信任第三方的微簇聚类算法 | 第38-43页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·算法复杂度及安全性分析 | 第40-42页 |
| ·实验及分析 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 增量式环境下的分布式隐私保护聚类算法 | 第44-56页 |
| ·问题描述 | 第44页 |
| ·相关定义 | 第44-46页 |
| ·算法思想 | 第46-51页 |
| ·算法实现 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·准确度分析 | 第53页 |
| ·时间复杂度分析 | 第53-54页 |
| ·安全性分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结束语 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第62-63页 |
