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一种面向数据发布的k-匿名规则聚类方法( A k-Anonymous Rule Clustering Approach for Data Publishing )
M Ohki M Inuiguchi
分类规则应公开供公众查阅，以确保公平。这些规则可以从一些数据集中原始地归纳出来。如果归纳分类规则只被数据集中的少量对象支持，则发布可以导致识别支持该规则的对象，因为它们具有特殊性。最终，有可能检索关于所识别的对象的信息。这种可识别性在数据隐私方面是不可取的。为了避免此类隐私泄露，本文提出了规则聚类，以实现所有诱导规则的k-匿名性，即诱导规则至少由数据集中的k个对象支持。该方法在保持分类精度的同时，融合相似规则以满足k-匿名性。通过两个数值实验，验证了该方法所获得的分类规则的准确性和从泄漏的对象信息中所揭示的决策类的比率。实验结果表明了该方法的有效性。
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