【摘 要】
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隐私保护数据挖掘（Privacy Preserving Data Mining,PPDM）研究旨在运用隐私保护技术,在数据挖掘的全过程中避免隐私的主动泄露或被动泄露,同时尽可能地避免隐私保护技术对数据挖掘结果造成的影响。匿名化是PPDM研究中的一个重要分支,匿名化技术利用匿名化算法转化原始数据集,让其满足特定的匿名化模型,以此达到数据安全发布的标准。为了避免匿名化算法对原始数据集造成过大的信息损失
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隐私保护数据挖掘（Privacy Preserving Data Mining,PPDM）研究旨在运用隐私保护技术,在数据挖掘的全过程中避免隐私的主动泄露或被动泄露,同时尽可能地避免隐私保护技术对数据挖掘结果造成的影响。匿名化是PPDM研究中的一个重要分支,匿名化技术利用匿名化算法转化原始数据集,让其满足特定的匿名化模型,以此达到数据安全发布的标准。为了避免匿名化算法对原始数据集造成过大的信息损失,使得发布数据集失去挖掘效用,本文提出了两个发布数据可用性较高的匿名化算法,分别是HU-MDAV算法和MILGen算法。记录间距离度量是基于微聚集的匿名化算法中最关键的部分之一,可是目前大部分的相关研究要么忽略了记录中的类别型准标识符,要么对于类别型准标识符值间距离度量模糊,为此本文提出了一种更为准确简便的记录间距离度量公式,并依据此度量提出了适用于小规模数据集的HU-MDAV匿名化算法。该算法有效地提升了等价组中记录的同质性,最大限度避免了匿名化带来的信息损失。为了适应大规模数据集的匿名化,本文提出了基于泛化/抑制的匿名化算法MILGen,该算法首先通过准标识符的值泛化层级构建解空间,然后依据度量数据可用性损失的指标MI Loss在解空间中搜索满足匿名化模型的数据可用性最高的解,MI Loss通过设置可用性权重的方式让对数据挖掘比较重要的准标识符被较低程度泛化,以此来避免发布的匿名数据集的使用效用降低。通过在标准数据集Adult上实验,证明了HU-MDAV算法和MILGen算法在提升发布的匿名数据集可用性方面的有效性。相较于采用传统距离度量的MDAV算法,HU-MDAV算法能将发布数据的效用提升至少0.1%～0.7%,而算法的执行时间只有略微增加。相较于使用传统可用性度量的匿名化算法,MILGen算法能将数据效用提升0.2%～1.1%,并且算法的执行时间并未改变。
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