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摘要
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 相关研究的发展现状
1.2.1 电子商务的发展概况
1.2.2 数据挖掘概述
1.2.3 数据挖掘的主要功能
1.3 Web数据挖掘技术
1.3.1 Web数据挖掘概述
1.3.2 Web数据挖掘技术的特点与分类
1.4 基于隐私保护的数据挖掘
1.5 本文主要研究内容及结构安排
1.5.1 主要研究内容
1.5.2 结构安排
第2章 分布式数据挖掘中的隐私保护问题
2.1 分布式数据挖掘引发的隐私问题
2.1.1 一般数据挖掘中的隐私保护问题
2.1.2 分布式数据挖掘中的隐私保护
2.2 隐私保护数据挖掘算法研究现状
2.2.1 修改原始值
2.2.2 量化隐私
2.2.3 重构原始分布
2.2.4 通过划分加快计算速度
2.2.5 停止计算的标准
2.3 基于隐私保护的关联规则挖掘算法
2.3.1 频繁项集与Apriori算法
2.3.2 MWFI算法
2.3.3 基于RRPH的频繁项集生成算法
2.4 安全多方计算综述
2.4.1 安全求和计算
2.4.2 安全求并集算法
2.4.3 安全计算交集
2.4.4 安全数量积计算
2.5 本章小结
第3章 基于随机应答的关联规则挖掘技术
3.1 引言
3.2 数据预处理
3.2.1 Web数据过滤
3.2.2 反蜘蛛化
3.2.3 用户识别
3.2.4 会话识别
3.2.5 路径补全
3.3 基于随机应答的隐私保护算法
3.3.1 基于访问时间的会话集生成算法
3.3.2 基于隐私保护的会话集转换算法
3.3.3 隐私保护算法
3.3.4 隐私保护的关联规则挖掘算法
3.4 算法分析
3.4.1 关联算法复杂度分析
3.4.2 模拟测试
3.5 本章小结
第4章 基于列置换的隐私保护关联规则挖掘技术
4.1 引言
4.2 数据预处理
4.2.1 Web数据过滤
4.2.2 用户识别
4.2.3 会话识别
4.3 访问路径会话集的布尔矩阵表示
4.4 基于列置换的伪列随机回答方法
4.5 基于位运算的频繁项集生成算法
4.6 模拟测试
4.7 本章小结
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士研究生期间所发表的学术论文目录
附录B 攻读硕士研究生期间参与的项目