Abstrakt. K-anonymiseringstekniker har varit fokus för intensiv forskning under de senaste åren. Ett viktigt krav för sådana tekniker är att säkerställa anonymisering av data och samtidigt minimera informationsförlusten till följd av datamodifieringar. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt som använder idén om klusterering för att minimera informationsförlust och därmed säkerställa god datakvalitet. Den viktigaste iakttagelsen här är att dataposter som naturligt liknar varandra bör ingå i samma likvärdighetsklass. På så sätt formulerar vi ett specifikt klusterproblem, kallat k-member clustering problem. Vi bevisar att detta problem är NP-hård och presentera en girig heuristic, vars komplexitet är i O(n 2 ). Som en del av vårt förhållningssätt utvecklar vi ett lämpligt mått för att uppskatta den informationsförlust som introduceras av generaliseringar, som fungerar för både numeriska och kategoriska data.
Ji-Won Byun et al REF föreslog ett viktigt krav på att minimera informationsförlust för att säkerställa data anonymisering.
Efficient k-anonymization using clustering techniques
{'venue': 'In DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}