基于时间密度的数据流匿名方法

？针对数据流中的匿名问题，提出一种基于时间密度的数据流匿名算法，考虑数据流的强时态性，提出时间权重和时间密度概念，当已发布簇的个数达到上限时，删除时间密度最小的簇，以此来保证已发布簇的可重用性。此外，为了保持较高的执行效率，算法对数据采用单遍扫描，以实现数据流的高效匿名。在真实数据集上的实验结果表明，提出的方法能保持较高的效率和较好的数据效用。