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《第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)》2009年
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基于聚类的高效k-匿名化算法

于娟  韩建民  郭腾芳  夏赞珠  
【摘要】: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.
【作者单位】:浙江师范大学数理与信息工程学院
【分类号】:TP301.6

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