【摘 要】
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针对数据发布中的隐私泄露问题,分析了对数据集进行匿名保护需要满足的条件,提出了一种基于信息增益比例约束的数据匿名方法。该方法以凝聚层次聚类为基本原理,将数据集中的元组划分到若干个等价群中,然后概化每个等价群中的元组使其具有相同的准标志符值。在聚类过程中,以信息损失最小、信息增益比例最大的约束条件来控制聚类的合并,可以使数据匿名结果保持良好的可用性和安全性。对匿名结果的质量评估问题进行了深入的探讨,
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院,武汉轻工大学数学与计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71173238）,国家教育部人文社科研究青年基金资助项目（12YJC630078）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（31541311302,31541111305）
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针对数据发布中的隐私泄露问题,分析了对数据集进行匿名保护需要满足的条件,提出了一种基于信息增益比例约束的数据匿名方法。该方法以凝聚层次聚类为基本原理,将数据集中的元组划分到若干个等价群中,然后概化每个等价群中的元组使其具有相同的准标志符值。在聚类过程中,以信息损失最小、信息增益比例最大的约束条件来控制聚类的合并,可以使数据匿名结果保持良好的可用性和安全性。对匿名结果的质量评估问题进行了深入的探讨,提出了匿名结果可用性和安全性的量化计算方法。在UCI知识库提供的Adult数据集上的一系列实验结果表明,
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