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针对数据流持续、实时等特征,提出了一种基于BIRCH层次聚类的K-匿名隐私保护发布算法,改进了原BIRCH聚类模型,对准标识符中不同类型的属性进行同一度量映射,由聚类特征可加性合并了CF树中的相关子簇,控制了单个元组的最大发布时延。实验表明该方法具有良好的隐私保护效果和信息利用水平。
一种基于BIRCH改进模型的数据流K-匿名发布算法
【摘 要】
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针对数据流持续、实时等特征,提出了一种基于BIRCH层次聚类的K-匿名隐私保护发布算法,改进了原BIRCH聚类模型,对准标识符中不同类型的属性进行同一度量映射,由聚类特征可加性合并了CF树中的相关子簇,控制了单个元组的最大发布时延。实验表明该方法具有良好的隐私保护效果和信息利用水平。
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州大学网络中心
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2011年06期
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