一种面向隐私保护的分布式数据流挖掘算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究的背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 数据流挖掘概述 | 第17-26页 |
| ·数据流概念与特点 | 第17-19页 |
| ·数据流定义 | 第17页 |
| ·数据流特点 | 第17-18页 |
| ·数据流处理方式 | 第18-19页 |
| ·数据流挖掘模型 | 第19-21页 |
| ·界标窗口模型 | 第19页 |
| ·衰减窗口模型 | 第19-20页 |
| ·滑动窗口模型 | 第20-21页 |
| ·数据流挖掘技术 | 第21-25页 |
| ·关联规则 | 第21-23页 |
| ·聚类分析 | 第23-24页 |
| ·数据分类 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 隐私保护数据挖掘技术 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·隐私保护基础概念 | 第27-28页 |
| ·隐私的定义与分类 | 第27页 |
| ·隐私保护的概念与度量 | 第27-28页 |
| ·隐私保护技术 | 第28-31页 |
| ·基于数据重构技术 | 第29页 |
| ·基于数据加密技术 | 第29-31页 |
| ·分布式数据挖掘隐私保护技术 | 第31-32页 |
| ·数据分布 | 第31页 |
| ·分布式隐私保护关联规则挖掘 | 第31-32页 |
| ·基于随机干扰数据挖掘隐私保护方法 | 第32-35页 |
| ·EMASK 算法 | 第32-33页 |
| ·项集支持度的重构 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 一种分布式隐私保护数据流挖掘算法 | 第36-52页 |
| ·问题的提出 | 第36-37页 |
| ·分布式隐私保护处理模型 | 第37-39页 |
| ·分布式数据流形式化描述 | 第37-38页 |
| ·分布式数据流隐私保护处理模型 | 第38-39页 |
| ·一种分布式隐私保护数据流挖掘算法 | 第39-51页 |
| ·原始数据的保护 | 第39-41页 |
| ·闭合频繁项集生成 | 第41-44页 |
| ·通讯负载优化 | 第44-46页 |
| ·分布式安全传输策略 | 第46-48页 |
| ·一种分布式隐私保护数据流挖掘算法描述与分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 仿真实验与分析 | 第52-59页 |
| ·实验数据集 | 第52页 |
| ·实验运行环境 | 第52-53页 |
| ·实验与结果分析 | 第53-57页 |
| ·隐私保护效果实验 | 第53-54页 |
| ·分布式通讯负载优化实验 | 第54-56页 |
| ·算法综合性能实验 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
