一種基于最小生成樹聚類的數(shù)據(jù)匿名方法.pdf

1、在信息技術(shù)迅猛發(fā)展,信息化辦公越來越普及的今天,大量個(gè)人信息被政府部門、商業(yè)機(jī)構(gòu)或個(gè)人等存儲(chǔ)和發(fā)布。基于對這些數(shù)據(jù)信息的分析能夠做出歸納性的推理,人們運(yùn)用挖掘出的潛在模式,創(chuàng)造了巨大的便利。然而,原始的數(shù)據(jù)往往包含敏感信息,發(fā)布這類數(shù)據(jù)會(huì)侵犯個(gè)體隱私。這就引發(fā)了對數(shù)據(jù)發(fā)布和共享中隱私保護(hù)問題的探索,旨在尋找一種好的方案,一方面保留數(shù)據(jù)的效用,一方面適當(dāng)損失原始數(shù)據(jù)的某些信息以確保數(shù)據(jù)的安全性,從而達(dá)到保護(hù)數(shù)據(jù)安全與保留數(shù)據(jù)價(jià)值之間的良好

2、平衡。本文對當(dāng)前數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)中的隱私模型和主流技術(shù)等進(jìn)行分析、研究,提出了一種新的匿名方案及算法,主要研究內(nèi)容及工作如下:
　　本文首先對隱私保護(hù)中的匿名化進(jìn)行了研究,在已有的基于聚類的l-多樣性模型的基礎(chǔ)上,提出了一種基于最小生成樹聚類的數(shù)據(jù)匿名方法。由于最小生成樹算法采用了貪心算法,因此在對生成的各聚類匿名化后數(shù)據(jù)能保留較高的數(shù)據(jù)效用,同時(shí)在構(gòu)建最小生成樹和聚類兩個(gè)階段針對具體問題采用了能有效降低時(shí)間復(fù)雜度的方法。并且,文