%0 Journal Article
%T (k，l)-多样性数据发布研究
%A 杨高明？
%A 李敬兆？
%A 杨静？
%A 朱广丽？
%J 计算机科学
%D 2013
%X 发布未经处理的数据会导致身份泄露和敏感属性泄露,通过概化准标识符可以达到隐私保护的目的,但信息损失过大。针对该问题提出一种基于聚类的(k,l)-多样性数据发布模型并设计算法予以实现。通过使用概率联合分布度量数据对象的离散属性和连续属性相似性,提高了数据的效用。详细论述了簇的合并、调整和概化策略,结合参数k和l提出隐私保护度概念,指出了基于聚类的最优化(k,l)-多样性算法是np-难问题,并分析了算法的复杂度。理论分析和实验结果表明,该方法可以有效减少执行时间和信息损失,提高查询精度。
%K 隐私保护
%K 数据发布
%K l-多样性
%K 数据效用
%K 聚类
%K 相似性度量
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130829&flag=1