基于取整划分函数的k 匿名算法
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国家自然科学基金(61003057); 福建省自然科学基金(2010J01330)


Algorithm for k-Anonymity Based on Rounded Partition Function
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    摘要:

    提出一种基于取整划分函数的k 匿名算法,并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界.特别地,当数据集大于2k2 时,该算法产生的匿名化数据的匿名组规模的上界为k+1;而当待发布数据表足够大时,算法所生成的所有匿名组的平均规模将足够趋近于k.仿真实验结果表明,该算法是有效而可行的.

    Abstract:

    This paper proposes an algorithm based on rounded partition function for k-anonymity. By rigorous theoretical proof, the study will show that a better upper bound on size of the anonymization groups can be obtained in non-trivial data sets. In particular, when the size of the original dataset is greater than 2k2, the upper bound will be reduced to k+1. Further, the average size of all anonymization groups of the anonymous data will be close enough to k when the size of the original dataset is large enough. Experimental results on real datasets show that this algorithm is effective and feasible.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴英杰,唐庆明,倪巍伟,孙志挥.基于取整划分函数的k 匿名算法.软件学报,2012,23(8):2138-2148

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  • 收稿日期:2011-01-15
  • 最后修改日期:2011-11-02
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  • 在线发布日期: 2012-08-07
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