云环境下具有隐私保护的K-means聚类算法研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外研究现状简析 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容以及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 具有隐私保护的聚类算法理论基础 | 第15-25页 |
| 2.1 具有隐私保护的数据挖掘定义及分类 | 第15-17页 |
| 2.2 实现隐私保护聚类算法的常用技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 数据扰乱技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据加密技术 | 第18-19页 |
| 2.3 基于数据加密技术的具有隐私保护的聚类算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 云计算和云存储 | 第19-20页 |
| 2.3.2 安全多方计算 | 第20-21页 |
| 2.3.3 同态加密方案 | 第21-22页 |
| 2.4 聚类算法的常用数据划分 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 具有隐私保护的K-means聚类算法 | 第25-38页 |
| 3.1 经典的K-means聚类算法 | 第25-26页 |
| 3.2 具有隐私保护的安全协议 | 第26-33页 |
| 3.2.1 安全乘法协议 | 第26-27页 |
| 3.2.2 安全距离计算协议 | 第27-29页 |
| 3.2.3 安全比较协议（两个密文） | 第29-32页 |
| 3.2.4 安全比较协议（多个密文） | 第32页 |
| 3.2.5 安全电路协议 | 第32-33页 |
| 3.3 具有隐私保护的K-means聚类算法设计 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 算法实现与分析 | 第38-53页 |
| 4.1 环境搭建 | 第38-44页 |
| 4.1.1 数据集 | 第38-39页 |
| 4.1.2 环境配置 | 第39页 |
| 4.1.3 系统框架与实现 | 第39-44页 |
| 4.2 复杂度分析 | 第44-45页 |
| 4.3 安全性分析及证明 | 第45-46页 |
| 4.4 实验对比分析 | 第46-52页 |
| 4.4.1 评价标准 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
