MapReduce下差分隐私保护技术研究与实现

MapReduce论文 差分隐私保护论文 随机森林论文 隐私预算论文
论文详情
摘要第4-5页
abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 研究内容与主要工作第14-15页
    1.4 论文章节安排第15-17页
第二章 相关背景知识介绍第17-24页
    2.1 MapReduce技术第17-21页
        2.1.1 Hadoop平台概述第17-19页
        2.1.2 MapReduce工作流程第19-20页
        2.1.3 MapReduce中的隐私保护第20-21页
    2.2 差分隐私保护技术第21-23页
        2.2.1 相关概念介绍第21-22页
        2.2.2 差分隐私的组合特性第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 基于随机森林的分布式差分隐私保护技术第24-40页
    3.1 研究背景第24-25页
    3.2 传统差分隐私随机森林算法第25-28页
        3.2.1 随机森林算法第26-27页
        3.2.2 差分隐私随机森林算法第27-28页
    3.3 分布式差分隐私随机森林算法第28-33页
        3.3.1 DPMRRF算法流程第28-31页
        3.3.2 DPMRRF算法设计第31-32页
        3.3.3 可用性函数选取第32-33页
    3.4 实验结果与分析第33-39页
        3.4.1 实验环境第33-34页
        3.4.2 实验结果分析第34-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 分布式环境下隐私预算参数分配策略第40-54页
    4.1 研究背景第40页
    4.2 噪声机制描述第40-42页
        4.2.1 拉普拉斯机制第40-42页
        4.2.2 指数机制第42页
    4.3 分布式环境噪声机制设计第42-51页
        4.3.1 指数机制与特征选择方案第43-49页
        4.3.2 隐私预算分配策略第49-51页
    4.4 实验结果与分析第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 分布式环境下差分隐私保护技术的原型系统第54-67页
    5.1 应用场景介绍第54页
    5.2 原型系统方案的设计第54-59页
        5.2.1 系统架构介绍第54-55页
        5.2.2 分布式差分隐私随机森林模块设计第55-57页
        5.2.3 噪声参数分配模块设计第57-59页
    5.3 实现环境搭建第59-64页
        5.3.1 实验环境第59-61页
        5.3.2 实验步骤第61-64页
    5.4 实验结果与分析第64-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
    6.1 论文总结第67-68页
    6.2 论文展望第68-69页
参考文献第69-72页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第72-73页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第73-74页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第74-75页
附录4 攻读硕士学位期间获得的荣誉第75-76页
致谢第76页
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