【摘 要】
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【目的】基于现有的脱敏技术,改进匿名组的划分效果,得到较优的脱敏模型及算法。【方法】基于k-匿名技术,改进维度划分标准,以KD树作为存储结构,构造新算法。利用Python实现
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【目的】基于现有的脱敏技术,改进匿名组的划分效果,得到较优的脱敏模型及算法。【方法】基于k-匿名技术,改进维度划分标准,以KD树作为存储结构,构造新算法。利用Python实现程序,比较所产生的匿名组数量、NCP百分比,验证算法的可行性与有效性。【结果】新算法能够使得脱敏后整个数据集所生成的匿名组个数达到最大。且NCP百分比低于同类算法。【局限】对于有某一属性离散程度显著的数据集,循环计算划分维度较为繁琐。【结论】新算法相比于传统算法增加了匿名组个数,相比于同类算法,信息损失较低。
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