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数据挖掘问题是提高k-匿名隐私保护模型下数据可用性问题之一.通过分析发现,k-匿名表中准标识符属性值与利用精确表生成的判定树的部分非叶结点的属性值均是通过泛化产生的,根据这一对应关系,本文提出了一种基于k-匿名表的判定树生成算法.该算法直接以k-匿名表作为输入,避免了经典ID3算法运行前的数据准备工作.实验表明,该算法节省了建立概化层次树的时间,并且行之有效. 相似文献
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结合粒计算粗糙集理论和k-匿名理论的最新研究现状,从粒化角度出发,提出个性粒化k-匿名隐私保护方法.针对电子商务中隐私保护个性粒化决策选择度的不同,提出一种新的隐私保护方法:个性粒化k-匿名并给出了相关算法和定义,旨在实现更为合理的个性化隐私保护,提高隐私保护的精度. 相似文献
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