基于KD树最优投影划分的k匿名算法

作者：汪小寒; 罗永龙; 江叶峰; 赵传信; 吴文莉...隐私保护k匿名kd树划分

摘要：针对现有数据隐私保护保护算法中的“局部最优”划分问题,提出了一种基于KD树最优投影划分的k匿名算法.首先,在全局范围内对每一个属性维度进行遍历,根据投影距离方差值衡量每个维度的离散度,并确定最优维度;然后,在最优属性维度上,计算其划分系数值,并确定最优划分点.进一步引入一种改进的KD树结构,与传统的KD树结点是一个数据点不同,新设计的KD树中的每个结点均是一个集合.用经过划分点并垂直于最优维度的超平面将一个结点分成两部分,分别作为其左、右孩子结点.最后通过理论分析证明了本文算法的正确性,用实验比较和验证了算法的性能,实验结果显示所提算法平均概化范围减小10%~22%,能够实现更优的划分和更好的数据集可用性.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社