| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 差分隐私保护研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数据发布方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论与研究方法 | 第18-28页 |
| 2.1 差分隐私保护 | 第18-20页 |
| 2.2 差分隐私的实现机制 | 第20-23页 |
| 2.2.1 Laplace机制 | 第20-21页 |
| 2.2.2 指数机制 | 第21页 |
| 2.2.3 差分隐私数据保护框架 | 第21-23页 |
| 2.3 贝叶斯网络 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于边相关贝叶斯网络的差分隐私数据发布方法 | 第28-47页 |
| 3.1 背景知识 | 第28-31页 |
| 3.1.1 贝叶斯网络中的属性建模 | 第28-29页 |
| 3.1.2 提出问题 | 第29-30页 |
| 3.1.3 解决思路 | 第30-31页 |
| 3.2 差分隐私保护数据发布 | 第31-34页 |
| 3.2.1 贝叶斯网络处理高维度多属性数据集 | 第32页 |
| 3.2.2 贝叶斯网络结点相似性算法 | 第32-34页 |
| 3.3 差分隐私数据发布方法的改进 | 第34-45页 |
| 3.3.1 PF向量 | 第35-40页 |
| 3.3.2 边相关 | 第40-43页 |
| 3.3.3 敏感度计算 | 第43-45页 |
| 3.3.4 NDR算法 | 第45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第47-56页 |
| 4.1 实验环境 | 第47-48页 |
| 4.2 评价标准及实验数据集 | 第48-51页 |
| 4.2.1 数据发布评价标准 | 第48-49页 |
| 4.2.2 实验数据集 | 第49-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64页 |