【摘 要】
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在数据共享的同时，如何保证数据的隐私性是一个重要的问题。泛化方法是数据隐私保护的一种重要方法，但现有的泛化算法不能处理连续属性，数据错误率比较高。在K-anonymity模型基
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系上海分布式实验中心
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研计划项目课题(05dz15005)
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在数据共享的同时，如何保证数据的隐私性是一个重要的问题。泛化方法是数据隐私保护的一种重要方法，但现有的泛化算法不能处理连续属性，数据错误率比较高。在K-anonymity模型基础上，提出了一种扩展泛化算法EGA（Extended Generalization Algorithm），该算法在满足给定K值的条件下，用相对不具体的值最小限度地替换敏感数据，并实现了对离散属性和连续属性的处理。实验结果表明，与现有泛化算法相比，提出的算法具有运行效率高、数据错误率低、能保持敏感数据分类特性等优点。
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