一种基于聚类的语义l-多样性隐私保护算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外现状 | 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11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第15-28页 |
| 2.1 基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2 攻击模型 | 第16-19页 |
| 2.3 典型的隐私模型 | 第19-24页 |
| 2.4 匿名模型的实现技术 | 第24-26页 |
| 2.5 典型的l-多样性模型 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 一种基于聚类的语义l-多样性隐私保护算法 | 第28-41页 |
| 3.1 问题的提出 | 第28-29页 |
| 3.2 本文算法的改进思路 | 第29-30页 |
| 3.3 基于聚类的语义l-多样性隐私保护算法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 聚类思想的引入 | 第32-34页 |
| 3.3.2 概化操作的优化 | 第34-35页 |
| 3.4 算法实现 | 第35-39页 |
| 3.4.1 量化信息损失 | 第35-36页 |
| 3.4.2 距离的定义 | 第36-37页 |
| 3.4.3 算法描述 | 第37-39页 |
| 3.5 算法的有效性和时间复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.5.1 算法的有效性分析 | 第39-40页 |
| 3.5.2 算法的复杂性分析 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验及结果分析 | 第41-54页 |
| 4.1 实验环境 | 第41-43页 |
| 4.1.1 实验数据集 | 第41-42页 |
| 4.1.2 实验平台 | 第42-43页 |
| 4.2 实验内容及方案 | 第43页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第43-53页 |
| 4.3.1 相似性攻击分析 | 第43-44页 |
| 4.3.2 信息损失分析 | 第44-49页 |
| 4.3.3 运行时间分析 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
