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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。
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
【摘 要】
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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
【机 构】
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南昌大学信息工程学院
【出 处】
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南昌大学学报：理科版
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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江西省自然科学基金资助项目（20114BAB201039）, 江西省科技支撑计划资助项目（20112BBC70087）
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