| 一种基于粗糙微聚集算法及属性重要度的匿名模型的数据质量评估 |
| |
| 引用本文： | 段文影,段隆振,邱桃荣.一种基于粗糙微聚集算法及属性重要度的匿名模型的数据质量评估[J].南昌大学学报(理科版),2015,39(3):238. |
| |
| 作者姓名： | 段文影 段隆振 邱桃荣 |
| |
| 作者单位： | 南昌大学信息工程学院 |
| |
| 摘 要： | 提出一种基于属性重要度的匿名模型并改进了微聚集算法,提出一种用于解决微聚集算法在处理分类型数据时存在的问题的方法。并针对改进算法,从粗糙集理角度出发,设计了一种度量函数来衡量匿名化数据的质量。仿真实验证明,改进的方法是有效的。 更多还原
|
| 关 键 词： | 粗糙集 微聚集 K-匿名 隐私保护 |
A data quality assessment research of anonymous model based on rough micro-aggregation algorithm and attribute importance |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《南昌大学学报(理科版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《南昌大学学报(理科版)》下载免费的PDF全文 |
|
