面向SaaS的基于属性聚类与竞价机制的隐私保护方法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关研究 | 第16-24页 |
| 2.1 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 2.1.1 隐私保护方法 | 第18-20页 |
| 2.1.2 资源定价策略 | 第20-21页 |
| 2.2 本文涉及的相关概念 | 第21-24页 |
| 2.2.1 键能算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 多目标粒子群优化算法 | 第22页 |
| 2.2.3 帕累托最优 | 第22页 |
| 2.2.4 帕累托支配 | 第22-24页 |
| 第3章 基于属性聚类的隐私保护方法 | 第24-41页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 数据划分隐私保护管理框架 | 第25-27页 |
| 3.3 数据划分隐私保护机制的实现 | 第27-37页 |
| 3.3.1 相关概念 | 第27-29页 |
| 3.3.2 RDFA算法 | 第29-32页 |
| 3.3.3 隐私划分策略最优证明 | 第32-34页 |
| 3.3.4 数据关系混淆与身份验证 | 第34-37页 |
| 3.4 实验评估 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于帕累托最优的隐私保护服务资源定价模型 | 第41-59页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 隐私保护服务资源定价模型 | 第41-45页 |
| 4.3 隐私保护服务资源定价模型的实现 | 第45-54页 |
| 4.3.1 独立定价策略 | 第45-47页 |
| 4.3.2 集中定价策略 | 第47-54页 |
| 4.4 实验评估 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |
