【摘 要】
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数据表的k-匿名化（k-anonymization）是数据发布时保护私有信息的一种重要方法.泛化/隐匿是实现k-匿名的传统技术,然而,该技术存在效率低、k-匿名化后数据的可用性差等问题.近年
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系,浙江师范大学数理与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60773094,No.60473055）,上海市曙光计划（No.07SG32）,上海市浦江人才计划（No.05PJ14030）
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数据表的k-匿名化（k-anonymization）是数据发布时保护私有信息的一种重要方法.泛化/隐匿是实现k-匿名的传统技术,然而,该技术存在效率低、k-匿名化后数据的可用性差等问题.近年来,微聚集（Microaggregation）算法被应用到数据表的k-匿名化上,弥补了泛化/隐匿技术的不足,其基本思想是：将大量的数据按相似程度划分为若干类,要求每个类内元组数至少为k个,然后用类质心取代类内元组的值,实现数据表的k-匿名化.本文综述了微聚集算法的基本思想、相关技术和当前动态,对现有的微聚集算法进行了分
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