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一种基于K-anonymity模型的数据隐私保护算法被引量：5: 2008年; 在数据共享的同时,如何保证数据的隐私性是一个重要的问题。泛化方法是数据隐私保护的一种重要方法,但现有的泛化算法不能处理连续属性,数据错误率比较高。在K-anonymity模型基础上,提出了一种扩展泛化算法EGA(Extended Generalization Algorithm),该算法在满足给定K值的条件下,用相对不具体的值最小限度地替换敏感数据,并实现了对离散属性和连续属性的处理。实验结果表明,与现有泛化算法相比,提出的算法具有运行效率高、数据错误率低、能保持敏感数据分类特性等优点。; 谷汪峰饶若楠; 关键词：K-ANONYMITY 数据隐私

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上海市科学技术委员会科研基金(05dz15005)