电子商务中数据挖掘技术的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 相关研究的发展现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 电子商务的发展概况 | 第14-15页 |
| 1.2.2 数据挖掘概述 | 第15-16页 |
| 1.2.3 数据挖掘的主要功能 | 第16-18页 |
| 1.3 Web 数据挖掘技术 | 第18-23页 |
| 1.3.1 Web 数据挖掘概述 | 第18-19页 |
| 1.3.2 Web 数据挖掘技术的特点与分类 | 第19-23页 |
| 1.4 基于隐私保护的数据挖掘 | 第23-25页 |
| 1.5 本文主要研究内容及结构安排 | 第25-27页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第25-26页 |
| 1.5.2 结构安排 | 第26-27页 |
| 第2章 分布式数据挖掘中的隐私保护问题 | 第27-41页 |
| 2.1 分布式数据挖掘引发的隐私问题 | 第27-28页 |
| 2.1.1 一般数据挖掘中的隐私保护问题 | 第27页 |
| 2.1.2 分布式数据挖掘中的隐私保护 | 第27-28页 |
| 2.2 隐私保护数据挖掘算法研究现状 | 第28-31页 |
| 2.2.1 修改原始值 | 第28-29页 |
| 2.2.2 量化隐私 | 第29页 |
| 2.2.3 重构原始分布 | 第29-30页 |
| 2.2.4 通过划分加快计算速度 | 第30-31页 |
| 2.2.5 停止计算的标准 | 第31页 |
| 2.3 基于隐私保护的关联规则挖掘算法 | 第31-37页 |
| 2.3.1 频繁项集与 Apriori 算法 | 第31-33页 |
| 2.3.2 MWFI 算法 | 第33-34页 |
| 2.3.3 基于 RRPH 的频繁项集生成算法 | 第34-37页 |
| 2.4 安全多方计算综述 | 第37-40页 |
| 2.4.1 安全求和计算 | 第37-38页 |
| 2.4.2 安全求并集算法 | 第38页 |
| 2.4.3 安全计算交集 | 第38-39页 |
| 2.4.4 安全数量积计算 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于随机应答的关联规则挖掘技术 | 第41-53页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 数据预处理 | 第41-43页 |
| 3.2.1 Web 数据过滤 | 第42页 |
| 3.2.2 反蜘蛛化 | 第42页 |
| 3.2.3 用户识别 | 第42-43页 |
| 3.2.4 会话识别 | 第43页 |
| 3.2.5 路径补全 | 第43页 |
| 3.3 基于随机应答的隐私保护算法 | 第43-50页 |
| 3.3.1 基于访问时间的会话集生成算法 | 第44-45页 |
| 3.3.2 基于隐私保护的会话集转换算法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 隐私保护算法 | 第46-49页 |
| 3.3.4 隐私保护的关联规则挖掘算法 | 第49-50页 |
| 3.4 算法分析 | 第50-52页 |
| 3.4.1 关联算法复杂度分析 | 第50-51页 |
| 3.4.2 模拟测试 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于列置换的隐私保护关联规则挖掘技术 | 第53-63页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 数据预处理 | 第53-56页 |
| 4.2.1 Web 数据过滤 | 第54页 |
| 4.2.2 用户识别 | 第54-55页 |
| 4.2.3 会话识别 | 第55-56页 |
| 4.3 访问路径会话集的布尔矩阵表示 | 第56-57页 |
| 4.4 基于列置换的伪列随机回答方法 | 第57-59页 |
| 4.5 基于位运算的频繁项集生成算法 | 第59-61页 |
| 4.6 模拟测试 | 第61-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A 攻读硕士研究生期间所发表的学术论文目录 | 第69页 |
