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摘要:
在数据发布的隐私保护中,现有的算法在划分临时匿名组时,没有考虑临时匿名组中相邻数据点的距离,在划分过程中极易产生许多不必要的信息损失,从而影响发布匿名数据集的可用性.针对以上问题,提出矩形投影区域,投影区域密度和划分表征系数等概念,旨在通过提高记录点的投影区域密度来合理地划分临时匿名组,使划分后的匿名组产生的信息损失尽量小;并提出基于投影区域密度划分的k匿名算法,通过优化取整划分函数和属性维选择策略,在保证匿名组数量不减少的同时,减少划分过程中不必要的信息损失,进一步提高发布数据集的可用性.通过理论分析和实验验证了算法的合理性和有效性.
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KD树
划分
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文献信息
篇名 基于投影区域密度划分的k匿名算法
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 隐私保护 临时匿名组 矩形投影区域 投影区域密度 划分表征系数
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 125-134
页数 10页 分类号 TP391.7
字数 8797字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2015204
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王超 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 240 1818 20.0 32.0
2 张健沛 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 156 1356 19.0 28.0
3 杨静 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 178 2073 24.0 37.0
4 吕刚 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 11 24 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
隐私保护
临时匿名组
矩形投影区域
投影区域密度
划分表征系数
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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