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面向表数据发布隐私保护的贪心聚类匿名方法

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:1.93 MB | 2018-01-02

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　　为了防范隐私泄露，表数据一般需要匿名处理后发布．现有匿名方案较少分类考察准标识属性概化，并缺少同时考虑信息损失量和时间效率的最优化．利用贪心法和聚类划分的思想，提出一种贪心聚类匿名方法：分类概化准标识属性，并分别度量其信息损失，有利于减小并合理评价信息损失．对元组间距离和元组与等价类距离，建立与最小合并概化信息损失值正相关的距离定义，聚类过程始终选取具有最小距离值的元组添加，从而保证信息损失总量趋于最小．按照K值控制逐一聚类，实现等价类均衡划分，减少了距离计算总量，节省了运行时间．实验结果表明，该方法在减少信息损失和运行时间方面是有效的．

面向表数据发布隐私保护的贪心聚类匿名方法

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