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基于聚类的高效k-匿名化算法

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First Author : 于娟

Date of Publication : 2009-01-01

Journal : 计算机研究与发展

Affiliation of Author(s) : 数理与信息工程学院

Document Type : 期刊

Issue : 第z2期

ISSN : 1000-1239

Key Words : k-匿名;KACA算法;c-modes算法;信息损失;k-anonymity;KACA;algorithm;c-modes;algorithm;information;loss

Abstract : KACA算法是一种较好的基于局部重编码的k-匿名化算法,它产生的匿名化微数据的信息损失少,数据可用性高.但该算法的效率低,不适合匿名化规模很大的微数据.为解决该问题,将高效的聚类算法--c-modes算法--与KACA算法结合,提出了c-modes-KACA算法.该算法首先采用C-modes算法将整个数据集划分为较大的类,然后采用KACA算法来分别k-匿名化这些类中元组数大于2k-1的类.实验表明,c-modes-KACA算法产生的信息损失量与KACA算法相近,效率却比KACA算法高得多.

Translation or Not : no

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