【摘 要】
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针对匿名算法在泛化过程中存在过度泛化从而导致数据可用性降低的问题,提出了一种基于泛化约束的（K,L）匿名算法.为了保证数据的可用性,该算法首先通过MAGVal（maximum alowed gen
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针对匿名算法在泛化过程中存在过度泛化从而导致数据可用性降低的问题,提出了一种基于泛化约束的（K,L）匿名算法.为了保证数据的可用性,该算法首先通过MAGVal（maximum alowed generalization value）形成MAM（maximum allowed microdata）来控制准标识属性值的边界范围,然后再进行（K,L）匿名的筛选,从而达到最终匿名保护的目的.实验表明,该算法在保证信息可用性的同时,减小了泛化的时间开销.
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