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高维数据的非显式隐私维度识别研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外相关研究和综述第9-11页
        1.2.1 隐私保护方法研究现状第9-10页
        1.2.2 特征选择方法研究现状第10-11页
    1.3 本文的主要研究内容第11-13页
    1.4 本文的组织结构第13-15页
第2章 相关基础知识第15-30页
    2.1 隐私保护方法介绍第15-24页
        2.1.1 隐私保护相关概念第15-17页
        2.1.2 k-anonymity第17-19页
        2.1.3 t-diversity第19-23页
        2.1.4 t-closeness第23-24页
    2.2 概率分布距离计算方法介绍第24-29页
        2.2.1 Bin-by-bin差异性度量方法第25-26页
        2.2.2 Cross-bin差异性度量方法第26-27页
        2.2.3 Earth Mover Distance距离第27-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第3章 非显式隐私维度查找算法第30-38页
    3.1 符号集合第30-31页
    3.2 假设及等价性证明第31-33页
    3.3 非显式隐私维度查找算法第33-37页
        3.3.1 组合非显式隐私维度查找算法第34-36页
        3.3.2 关键非显式隐私维度查找算法第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 实验设计与结果分析第38-48页
    4.1 实验数据介绍第38页
    4.2 实验方法介绍第38-39页
    4.3 评价方法介绍第39-40页
    4.4 实验结果及分析第40-47页
        4.4.1 阈值t对算法影响的考察第41-44页
        4.4.2 对比实验的结果与分析第44-47页
    4.5 本章小结第47-48页
结论第48-49页
参考文献第49-53页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第53-55页
致谢第55页

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