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近年来,隐私保护事务数据发布得到了研究者的广泛关注.事务数据的稀疏性导致个体隐私保护与数据效用性之间很难达到平衡.目前已有的方法大多是基于分组的匿名模型,但该类模型依赖于攻击者背景知识,且发布的数据无法满足事务数据分析任务的需要.针对事务数据隐私保护发布的数据安全性与效用性不足,基于差分隐私与压缩感知理论,提出一种有效的面向应用的事务数据发布策略（transaction data publish strategy,TDPS）.首先构建事务数据库的完整Trie项集树,然后基于压缩感知技术对项集树添加满足差分