基于局部聚类的数据匿名化算法

• 作者: 何贤芒 焉凯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隐私保护 数据匿名 度量模型 聚类 信息损失 可用性
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 148-151
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.01.042

摘要

为提高匿名化后数据的可用性,给出了一种加权确定惩罚模型作为数据有用性的度量方法,提出了两种基于局部聚类的数据匿名化算法.通过真实数据实验评估,该算法能够很好地降低实现匿名保护时概化处理所带来的信息损失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何贤芒	复旦大学计算机科学技术学院	6	48	3.0	6.0