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面向最优效用的机器学习隐私模型

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面向最优效用的机器学习隐私模型
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
CHAPTER 1 INTRODUCTION第12-25页
  1.0 RESEARCH BACKGROUND AND MEANING OF THE SUBJECT第12页
  1.1 THE SOURCE OF THE TOPIC第12-13页
  1.2 BACKGROUND TO THE STUDY第13-14页
  1.3 RESEARCH OBJECTIVES第14-15页
    1.3.1 General Objective第14页
    1.3.2 Specific Objectives第14-15页
  1.4 SIGNIFICANCE OF THE STUDY第15页
  1.5 LITERATURES REVIEW第15-25页
    1.5.1 An Overview第15页
    1.5.2 Research at abroad and analysis第15-21页
    1.5.3 Definition of Key Terms and Concepts第21-25页
CHAPTER 2 METHODOLOGY AND INFORMATION LOSS METRICS第25-30页
  2.1 AN OVERVIEW第25页
  2.2 METHODOLOGY第25-26页
    2.2.1 Research Design第25页
    2.2.2 Implementation Settings第25-26页
    2.2.3 Data Type and Sources第26页
    2.2.4 Data Collection Methods / Techniques第26页
    2.2.5 Data Processing第26页
  2.3 INFORMATION LOSS METRICS第26-30页
    2.3.1 Precision or Prec第26-27页
    2.3.2 Discernibility Metric or DM第27-29页
    2.3.3 Non-uniform Entropy (NE)第29-30页
CHAPTER 3 UTILITY BASED PROPOSED APPROACH第30-38页
  3.1 AN OVERVIEW第30页
  3.2 ANALYSIS OF THE METHODOLOGY TO BE USED IN OUR PROPOSED APPROACH第30-34页
    3.2.1 Flash algorithm第30-33页
    3.2.2 C4.5 Decision tree classifier第33-34页
  3.3 ILLUSTRATION OF OUR NEW APPROACH第34-35页
  3.4 PROPOSED APPROACH DESIGN第35-38页
    3.4.1 Anonymization第35-37页
    3.4.2 Classification of dataset第37-38页
CHAPTER 4 IMPLEMENTATION AND RESULT第38-50页
  4.0 AN OVERVIEW第38页
  4.1 PRE-PROCESSING第38页
  4.2 IMPLEMENTATION DETAIL OF THE SELECTION OF THE PRIVACY LEVEL第38-39页
  4.3 IMPLEMENTATION DETAIL OF THE SELECTION OF THE PRIVACY LEVEL第39-41页
  4.4 IMPLEMENTATION PROCESS OF DECISION TREE第41-42页
  4.5 EXPERIMENTAL IMPLEMENTATION BY ALTERING THE CRITERIA第42-43页
    4.5.1 Original size of dataset第42页
    4.5.2 Half the size of the dataset is used第42-43页
    4.5.3 Half size of the attribute used第43页
  4.6 EXPERIMENTAL RESULTS第43-49页
  4.7 BRIEF SUMMARY第49-50页
CONCLUSION第50-51页
REFERENCES第51-55页
ACKNOWLEDGEMENT第55-56页
RESUME第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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