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基于增加节点的社会网络隐私保护模型研究

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基于增加节点的社会网络隐私保护模型研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 研究背景以及意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-13页
  · 论文主要研究内容第13-14页
  · 论文组织结构第14-16页
第二章 社会网络隐私保护相关研究综述第16-31页
  · 社会网络隐私保护流程第16-27页
    · 社会网络中的隐私信息第17-19页
    · 发布的社会网络数据类型第19-21页
    · 社会网络中的背景知识第21-22页
    · 社会网络中的隐私攻击第22-25页
    · 社会网络中的隐私泄露第25-26页
    · 社会网络发布用途第26-27页
  · 社会网络匿名模型第27-30页
    · 相关匿名模型第27-29页
    · 其他匿名模型第29-30页
  · 本章小结第30-31页
第三章 基于增加边和节点解决标识泄露问题第31-44页
  · 问题定义第31-33页
  · 基于增加边和节点的K-度匿名模型第33-38页
    · 贪婪划分方法第33-34页
    · 图修改方法第34-37页
    · KDVEM算法第37-38页
  · 实验分析第38-43页
    · 数据集第38-39页
    · 结果分析第39-43页
  · 本章小结第43-44页
第四章 基于增加节点解决属性泄露问题第44-58页
  · 问题定义第44-46页
  · 基于增加节点的KDLD匿名模型第46-50页
    · 贪婪检验方法第47-48页
    · 增加节点方法第48-49页
    · KLAVA算法第49-50页
  · 实验分析第50-57页
    · 数据集第51-53页
    · 结果分析第53-57页
  · 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
  · 研究工作总结第58-59页
  · 下一步展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-67页
作者简介第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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