声明
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 研究现状以及进展
1.4 研究内容
1.5 论文结构安排
第二章 理论基础
2.1 差分隐私的定义
2.2 隐私保护算法
2.3 EM算法
2.4 Lasso回归
2.5 降维算法
2.6 本章小结
第三章 基于本地差分隐私的降维算法
3.1 算法流程
3.2 基于RAPPOR的隐私保护算法
3.3 属性降维算法
3.4本章小结
第四章 实验与结果分析
4.1 计算时间与扰动程度分析
4.2 计算时间与哈希函数个数分析
4.3 精确度与扰动程度分析
4.4 精确度与哈希函数个数分析
4.5 合成数据识别率
4.6 基于分布估计的降维与其他降维方法的对比
4.7 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
