基于k-匿名的多源数据融合算法研究

• 作者: 杨月平 王箭
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 k-匿名 自顶向下分类树 属性分类树
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 102-107
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.05.022

摘要

数据在当今的网络环境下变得越来越重要,融合技术能够使不同数据提供者有效地融合他们的数据,并且提供给顾客可定制且有效的服务.数据融合技术通常采用每轮自顶向下选择候选者,并进行数据更新的方法,而这种方法随着数据量的增加使得数据融合的时间花费巨大,难以满足数据融合的时间需求.为了减少融合数据过程中的花费,提高多源数据融合的精度,结合自顶向下分类树算法TDS,属性分类树,提出了一种基于k-匿名的多源数据融合算法.利用GUI的Adult数据集进行仿真实验,并比较了数据融合的复杂度以及融合精度的差异.实验结果表明,所提出的基于k-匿名多源数据融合算法融合过程时间花费更少,可以达到理想的数据融合精度,同时还实现了多源数据的融合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王箭	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	49	315	9.0	15.0
2	杨月平	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	9	2.0	2.0