【摘 要】
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为了在高效地保护数据隐私不被泄露的同时保证数据效用,提出了一种基于权重属性熵的分类匿名方法（Weight-properties Entropy for Classification Anonymous,WECA）。该方法在数
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,许昌学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61303232,61540049);贵州省基础研究重大项目(黔科合JZ字[2014]2001-21);贵州大学研究生创新基金(院项目);河南省高等学校重点科研项目(16A520025);许昌学院优秀青年骨干教师资助项目资助
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为了在高效地保护数据隐私不被泄露的同时保证数据效用,提出了一种基于权重属性熵的分类匿名方法（Weight-properties Entropy for Classification Anonymous,WECA）。该方法在数据分类挖掘的特定应用背景下,通过信息熵的概念来计算数据集中不同准标识符属性对敏感属性的分类重要程度,选取分类权重属性熵比率最高的准标识符属性对分类树进行有利的划分,同时构建了分类匿名信息损失度量,在更好地保护隐私数据的前提下确保了数据分类效用。最后,在标准数据集上的实验结果表明,该算法
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