【摘要】：針對現(xiàn)有的K-匿名模型中存在泛化屬性選取不唯一和數(shù)據(jù)過度泛化的問題,提出多屬性泛化的K-匿名算法。在K-匿名模型實(shí)現(xiàn)的過程中,引入屬性近似度概念,定量刻畫準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性的離散程度,進(jìn)而確定泛化的準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性;同時(shí)采用廣度優(yōu)先泛化的方法,避免數(shù)據(jù)被過度泛化,最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)表的K-匿名要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多屬性泛化的K-匿名模型可以提高泛化后數(shù)據(jù)精度,其處理效率和Datafly算法相當(dāng)。該算法有效地解決了取值最多準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符屬性存在多個(gè)時(shí)的泛化屬性選取問題,并且防止屬性被過度泛化,提高數(shù)據(jù)的可用性。

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本文編號(hào)：2575903