k-匿名数据集的增量更新算法

发布寿匿名数据集可以起到有效保护隐私的目的，但如何保持寿匿名数据集与原始数据集的同步更新是一个亟待解决的问题。为了解决这个问题，在详细分析k-匿名数据集更新情况的基础上，给出了k-匿名数据集的增量更新算法:针对具体的更新操作，首先根据语义贴近度及元组映射等方法对更新元组在寿匿名数据集中进行定位，再对更新元组进行相应的更新操作。所提算法不仅保证了数据集的k-匿名约束性质，而且保证了k-匿名数据集与原始数据集的实时一致性。