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针对多数隐私保护算法不能较好平衡数据精度和数据隐私保护程度的冋题,从数据集中准标识属性与敏感属性的关联关系出发,提出一种基于关联规则的匿名算法。运用 Aprior算法建立属性间的关联规则,利用互信息量度量其关联度,为准标识属性的分级分类提供依据,同时设置泛化边界与权重,以避免产生较大的匿名成本实验结果表明,该算法能够减少数据损失,实现数据效用与隐私保护之间的均衡。
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