An Efficient Clustering Algorithm for k-Anonymisation

2008Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniComputer Science被引 9

摘要

K-anonymisation 是保护个人免受从数据被识别的伤害的一条途径。好 k-anonymisations 应该保留数据用途；保存隐私，但是很少方法一起认为这二反对° i cting 是要求。在这篇论文，我们为平衡数据用途在一个基于簇的方法上扩大我们的以前的工作；隐私保护，；建议一套启发规则改进它的有效性。我们介绍对待用途的新聚类的标准；隐私平等相处；建议基于采样的技术到最佳地建立它的参数。广泛的实验证明扩大方法在质问回答完成好精确性；能阻止有效地连接攻击。

引用本文（GB/T 7714）

Grigorios, Loukides, Jianhua, 等. An Efficient Clustering Algorithm for k-Anonymisation[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2008.

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