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李珊珊

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多样性
  • 1篇信息损失
  • 1篇匿名
  • 1篇聚类
  • 1篇保护算法

机构

  • 1篇江苏大学
  • 1篇南京审计大学

作者

  • 1篇陈耿
  • 1篇朱玉全
  • 1篇李珊珊

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法被引量：4
2012年
为了防止数据敏感属性的泄露,需要对数据敏感属性进行匿名保护。针对l-多样性模型当前已提出的算法大多是建立在概念层次结构的基础上,该方法会导致不必要的信息损失。为此,将基于属性泛化层次距离KACA算法中的距离度量方法与聚类结合,提出了一种基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法。该算法按照l-多样性模型的要求对数据集进行聚类。实验结果表明,该算法既能对数据中的敏感属性值进行匿名保护,又能降低信息的损失程度。
李珊珊朱玉全陈耿
关键词：聚类信息损失
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共1页<1>
聚类工具0