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一种基于K-匿名的隐私保护算法

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-14页
     ·隐私保护技术第10-12页
     ·K-匿名技术第12-14页
   ·研究的内容第14页
   ·论文组织结构第14-16页
第2章 匿名的隐私保护模型第16-27页
   ·匿名化模型第16-22页
     ·K-匿名模型第16-21页
     ·l-多样性模型第21页
     ·P-敏感模型第21-22页
   ·K-匿名模型算法的分析第22-25页
     ·全局重编码算法第22-23页
     ·局部重编码算法第23-25页
   ·K-匿名的匿名评估第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 一种基于K-匿名隐私保护算法第27-44页
   ·问题提出第27-28页
   ·(P,α)-Sensitive K-匿名模型第28-31页
   ·(P,α)-Sensitive K-匿名模型实现的方法第31-35页
     ·泛化第31-33页
     ·泛化格第33-34页
     ·抑制第34-35页
   ·基于聚类的泛化算法实现第35-43页
     ·聚类思想的引入第35-36页
     ·距离定义与信息损失第36-40页
     ·算法的主要思想第40页
     ·算法描述第40-42页
     ·算法举例第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 实验结果与分析第44-51页
   ·实验环境第44-45页
     ·实验数据集第44-45页
     ·软硬件环境第45页
   ·基于聚类的泛化算法分析第45-48页
     ·执行时间第45-47页
     ·信息损失第47-48页
   ·算法比较分析第48-50页
     ·执行时间比较分析第48-49页
     ·信息损失比较分析第49-50页
   ·本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-58页
攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果第58-59页
致谢第59页

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