【摘 要】
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现如今,自发报告系统(SRS)已经被广泛的建立去收集不良药物事件,以用于ADR的检测与分析。通常情况下,SRS数据中包含了一些个人特征类的敏感信息,因此在信息发布之前,需要匿名
【基金项目】
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江西省自然科学基金面上项目,云环境下的高效发布订阅方法研究(20161BAB202036).
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现如今,自发报告系统(SRS)已经被广泛的建立去收集不良药物事件,以用于ADR的检测与分析。通常情况下,SRS数据中包含了一些个人特征类的敏感信息,因此在信息发布之前,需要匿名SRS中的私密信息以防止个人隐私的泄露。尽管在此之前已经有许多不同的隐私保护模型和匿名化方法,但由于SRS数据的某些特征,它们无法保护SRS数据免于泄露。针对于此,在本文中,我们提出了一种新的保护模型对SRS数据进行匿名化,实验结果表面,我们的新方法可以在合理的信息丢失度下,解决SRS数据定期发布中的隐私泄露问题,高效的使得数据集中
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