【摘 要】
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为了防范隐私泄露,表数据一般需要匿名处理后发布.现有匿名方案较少分类考察准标识属性概化,并缺少同时考虑信息损失量和时间效率的最优化.利用贪心法和聚类划分的思想,提出
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,江西科技师范大学数学与计算机科学学院,嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室（同济大学）
【基金项目】
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华为创新研究计划（IRP-2013-12-03）, 高效能服务器和存储技术国家重点实验室开放基金（2014HSSA10）, 江西科技师范大学重点科研项目（2016XJZD002）
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为了防范隐私泄露,表数据一般需要匿名处理后发布.现有匿名方案较少分类考察准标识属性概化,并缺少同时考虑信息损失量和时间效率的最优化.利用贪心法和聚类划分的思想,提出一种贪心聚类匿名方法：分类概化准标识属性,并分别度量其信息损失,有利于减小并合理评价信息损失.对元组间距离和元组与等价类距离,建立与最小合并概化信息损失值正相关的距离定义,聚类过程始终选取具有最小距离值的元组添加,从而保证信息损失总量趋于最小.按照k值控制逐一聚类,实现等价类均衡划分,减少了距离计算总量,节省了运行时间.实验结果表明,该方法在减
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