1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“......独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名日期年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留使用学位论文的规定......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....图归化后的数据集中每个属性的隐私水平比较图未归化的数据集中每个属性的隐私水平比较图未归化的数据集中每个属性的隐私水平比较.图归化后的数据集上不同转换矩阵的值对比图未归化的数据集上不同转换矩阵的值对比图归化后的数据集上不同转换矩阵的值对比.图未归化的数据集上不同转换矩阵的值对比.图所有安全内积协议在不同维度下的运行时间.图基于代数学的安全内积协议在不同维度下的运行时间.图本文所提内积协议与协议在不同维度下的运行时间图分布式下隐私保护协同过滤框架.图匿名化社交网络示意图图匿名化社交网络示意图.图中的共同好友和个人好友列表图人人网中的共同好友和个人好友列表.图共同好友攻击示意图.图度分布图.图匿名化社交网络上的隐私泄露图匿名化社交网络图.图社交网络中基于邻居结构的攻击.图匿名化社会网络示意图图社交网络中链路信息攻击示意图.图匿名化社会网络图网络中的共同邻居攻击图满足匿名化的简单图.图匿名化三角形保护原则......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....随机正交转换技术.旋转无关分类算法.协同过滤推荐算法.同态加密算法.问题定义基于随机正交转换的隐私水平相对最大化.隐私水平相对最大化分析及算法.算法实验评估分布式混合隐私保护算法.安全内积计算协议.矩阵乘积计算协议.混合式隐私保护数据挖掘.实验验证分布式隐私保护协同过滤算法.基于随机正交转换的评分数据随机化.目录评分预测本章小结.第六章基于关系挖掘的社会网络隐私保护保护算法研究问题的提出相关研究问题定义匿名化方法算法.算法匿名化上的匿名化.实验验证.实验数据.算法评价指标.真实数据中的共同好友攻击.匿名化算法评估匿名化算法评估本章小结.第七章全文总结与展望全文总结后续工作展望.致谢.参考文献.攻读博士学位期间取得的成果.图目录图目录图属性和关系数据示意图.图匿名化分类树示例图.图分布式环境下的数据分布模式.图安全计算协议与分布式隐私保护数据挖掘算法的关系.图互联网用户隐私态度调查结果......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编学位论文。保密的学位论文在解密后应遵守此规定作者签名导师签名日期年月日摘要摘要大数据时代的到来使得人们迫切希望从海量的数据中挖掘出潜在的规律和知识，来指导人们创造新的价值。大数据结合数据挖掘分析技术，已经在商业医疗能源交通安全和娱乐等领域产生了深刻的影响。然而，传统作用于原始数据之上的数据挖掘分析面临着个重要的问题即数据的隐私问题。由于原始数据中通常包含有关个人或群体的敏感信息，这些敏感数据的泄露会给人们的声誉财产和安全等带来严重的威胁。现有简单的数据处理方法无法满足隐私保护的需求，并且现有的法律法规已经制约了数据挖掘技术的应用和发展。因此，有必要从技术的角度出发，寻找可以同时解决隐私保护和知识发现的方法。通过结合相关的数据挖掘分析算法......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....即“约束模式”。为解决此问题，首先提出了项冲突度的概念，并基于此设计了种新的启发式数据清理算法。该算法在隐藏约束模式时，在所有事务中迭代地选择出具有最大项冲突度的项，并从其所在的事务中移除该项。算法迭代地更新所有项的冲突度并使用倒排文件索引来提升算法的查询速度。与相关算法对比，所提算法在隐藏约束模式的同时可以更少地隐藏合法模式，并减少对原始事务数据的修改。分布式隐私保护针对数据水平分割的分布式环境，研究了不同合作方协同构建共享数据挖掘模型的隐私保护问题。通过结合数据随机化方法和安全多摘要方计算协议，提出了种新的混合式隐私保护算法，在保护数据隐私的同时，实现了旋转无关数据挖掘结果准确性的零丢失。此外，为给参与方提供更高的隐私保护，针对随机正交变换技术给出了相对最大化隐私水平的策略，并在分布式环境下设计了种效率更高的安全内积协议。最后，通过结合协同过滤推荐算法，给出了分布式隐私保护数据挖掘的具体实例......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....图项集二值组合映射示例图.图评价指标示例图.图支持度误差随最小支持度阈值的变化曲线图新增率随最小支持度阈值的变化曲线图丢失率随最小支持度阈值的变化曲线图不同最小支持度阈值下的频繁项集个数及平均支持度.图支持度误差随最小支持度阈值的变化曲线图新增率随最小支持度阈值的变化曲线图丢失率随最小支持度阈值的变化曲线图不同规模数据集对支持度误差的影响.图不同规模数据集对新增率的影响.图不同规模数据集对丢失率的影响.图支持度误差随长度变化的情况.图新增率随长度变化的情况.图丢失率随长度变化的情况.图匿名化关联规则隐藏图问题说明实例.图倒排索引文件示例.图评价指标示意图.图隐藏失败曲线与错误开销曲线.图隐藏失败错误开销曲线与非相似性曲线.图目录图不同支持度阈值下算法的隐藏失败曲线与错误开销曲线图不同支持度阈值下的隐藏失败错误开销曲线与非相似性曲线.图分布式隐私保护数据挖掘框架......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....对攻击者背景进行建模并提出了共同好友攻击模型。为预防此种攻击，提出了匿名化隐私保护模型，并设计了两种原始网络的匿名化算法以使发布的网络满足匿名化。由于算法在匿名化时考虑了网络的结构拓扑特性，实验结果证明所提算法在保护隐私的同时，可以有效地保留原有网络的结构特性。另外，为使发布的网络同时满足匿名化和匿名化，提出了新的匿名化算法并实验验证了所提算法可以较好地保持原始网络的结构信息。上述前三个方面的工作主要解决了面向属性的隐私保护数据挖掘中的问题，从而在满足用户对隐私保护需求的条件下，更有效地减少了属性数据中的信息丢失。最后个工作针对面向关系的隐私保护问题进行了隐私模型的建模，并设计了相应的隐私保护算法，在保护用户隐私信息的同时，有效地保留了原始网络的结构信息。最后，对本文工作的后续研究进行展望。关键词数据挖掘，隐私保护，频繁模式挖掘，分布式环境，社会网络.,.,.,.,,.,,,.,.,.,......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....社会实体本身的属性所包含的敏感信息保护构成了面向属性的隐私保护问题由社会实体之间的相互作用关系所生成的网络拓扑结构成为隐私信息的另来源，这种隐私信息的保护则构成了面向关系的隐私保护问题。本文将上述研究内容细分为四个研究点,主要贡献和创新点如下个性化隐私保护现有频繁项集挖掘的敏感数据保护算法，并没有考虑不同商品或项的个性化隐私保护需求。而现实中，人们不会在意别人知道自己购买了日常用品，却对敏感商品比较在乎。基于商品的这种个性化隐私需求，提出了不同商品或项的个性化隐私问题，并基于随机响应技术对不同项的敏感数据实施不同水平的隐私保护。然后，给出方法从扰动后的数据中重构出项集在原始数据中的支持度。最后通过修改经典的算法从扰动后的数据中重现原始数据的频繁项集。这种方法在满足不同商品的个性化隐私保护需求的同时，可更好地重构出原始数据中的频繁项集。频繁模式隐私保护通常公司在共享数据之前希望隐藏掉数据中具有竞争优势的潜在知识，而针对关联规则分析......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....面向属性的隐私保护研究历史与现状.面向关系的隐私保护研究历史与现状本文的主要研究内容本论文的结构安排.第二章基于隐私保护的数据挖掘研究综述面向属性的隐私保护数据挖掘研究综述.基于数据失真的隐私保护数据挖掘.基于数据匿名化的隐私保护数据挖掘.基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘面向关系的隐私保护研究综述.面向关系的隐私问题.面向关系的随机化方法.面向关系的匿名化方法隐私保护算法评价指标.隐私水平.数据质量.隐藏失败率本章小结.第三章基于随机响应技术的个性化隐私保护算法问题的提出相关研究个性化频繁项集挖掘隐私保护.理论基础及问题定义.个性化隐私保护算法实验验证.实验准备.评价指标.目录实验结果及分析本章小结.第四章面向频繁项集挖掘的约束模式保护算法问题的提出相关研究基本概念和问题定义基于项冲突度的约束模式保护算法.倒排文件索引.项冲突度.约束模式保护算法实验验证.评价指标.实验结果分析本章小结......”。