Abstrakt. Individuell integritet kommer att äventyras om en publicerad datauppsättning inte är korrekt avidentifierad. K-anonymitet är en viktig teknik för att avidentifiera en datamängd. En mer allmän bild av k-anonymitet samlas med en begränsning av det minsta antalet objekt i varje kluster. De flesta befintliga metoder för att uppnå k-anonymitet genom klustring är för numeriska (eller ordinala) attribut. I detta dokument studerar vi att uppnå k-anonymitet genom att klustra i attribut hierarkiska strukturer. Vi definierar generaliseringsavstånd mellan tupler för att karakterisera snedvridningar genom generaliseringar och diskutera avståndens egenskaper. Vi drar slutsatsen att generaliseringsavståndet är ett metriska avstånd. Vi föreslår en effektiv klusterbaserad algoritm för k-anonymisering. Vi visar experimentellt att den föreslagna metoden är mer skalbar och orsakar betydligt mindre snedvridning än en optimal global omkodning K-anonymitetsmetod.
Jiuyong Li et al REF föreslog att man skulle uppnå kanonymitet genom att klustra i Attribut Hierarkiska strukturer.
Achieving k-anonymity by clustering in attribute hierarchical structures
{'venue': 'in ‘Proceesing of 8th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}