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数据表k-匿名化的微聚集算法研究 总被引:11,自引:3,他引:8
数据表的k-匿名化(k-anonymization)是数据发布时保护私有信息的一种重要方法.泛化/隐匿是实现k-匿名的传统技术,然而,该技术存在效率低、k-匿名化后数据的可用性差等问题.近年来,微聚集(Microaggregation)算法被应用到数据表的k-匿名化上,弥补了泛化/隐匿技术的不足,其基本思想是:将大量的数据按相似程度划分为若干类,要求每个类内元组数至少为k个,然后用类质心取代类内元组的值,实现数据表的k-匿名化.本文综述了微聚集算法的基本思想、相关技术和当前动态,对现有的微聚集算法进行了分类分析,并总结了微聚集算法的评估方法,最后对微聚集算法的研究难点及未来的发展趋势作了探讨. 相似文献
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K-匿名是近年来隐私保护研究的热点,介绍了K-匿名、K-最小匿名化的基本概念,阐述了泛化与隐匿技术,总结了K-匿名的评估标准,并分析了现有的K-匿名算法。最后对该领域的发展方向作了展望。 相似文献
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