【摘 要】
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为了防止多敏感属性中敏感属性语义相似性导致的隐私泄露问题,同时尽可能减少匿名保护时的信息损失,提出了个性化分级（l, α,m）-多样性匿名模型.该模型根据敏感属性的语义相似
【机 构】
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河北工程大学附属医院,河北工程大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61075053);河北省自然科学基金项目(F2013402031);河北省社会科学基金项目(HB14SH032);河北省教育厅青年基金资助项目(Q2012070);邯郸市科学技术研究与发展计划(1321103077-3)
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为了防止多敏感属性中敏感属性语义相似性导致的隐私泄露问题,同时尽可能减少匿名保护时的信息损失,提出了个性化分级（l, α,m）-多样性匿名模型.该模型根据敏感属性的语义相似性,对敏感属性进行分级,通过等价类分级加权多样度灵活控制敏感属性语义相异度,控制隐私泄露风险.在此基础上,给出一种基于聚类的匿名模型算法,该算法针对不同准标识符属性设置不同的权值进行泛化处理,构建个性化分级（l, α,m）-多样性匿名模型.实验结果表明,提出的聚类算法能很好地实现个性化分级（l, α,m）-多样性匿名模型,并且能够有效地
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