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A K-anonymous clustering algorithm based on the analytic hierarchy process

机译：基于层次分析法的K匿名聚类算法

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To protect the privacy of users, tables generally must be anonymized before publication. All existing anonymous methods have deficiencies. They do not consider the differences in attributes, or the optimization of information loss and time efficiency. his paper proposes a new method called KACM to realize k-anonymity. This method is mainly used for hybrid tables. The calculation of the distance between records considers the connection between quasi-identifier attributes and sensitive attributes, their effect on the sensitive privacy, and the information loss during the anonymity process. In the clustering process, the records with the minimum distance are always selected to add, and the clustering is individually controlled according to k to realize the equalization division of the equivalence class and reduce the total amount of distance calculation. Finally, the validity and practicability of the method are proved using theory and experiment. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：为了保护用户的隐私，通常必须在发布之前对表进行匿名处理。所有现有的匿名方法都存在缺陷。他们没有考虑属性的差异，也没有考虑信息丢失和时间效率的优化。他的论文提出了一种新的称为KACM的方法来实现k-匿名性。此方法主要用于混合表。记录之间的距离的计算考虑了准标识符属性和敏感属性之间的联系，它们对敏感隐私的影响以及匿名过程中的信息丢失。在聚类过程中，总是选择距离最小的记录进行添加，并根据k分别控制聚类，以实现等价类的均衡划分，并减少距离计算的总量。最后，通过理论和实验证明了该方法的有效性和实用性。 （C）2019 Elsevier Inc.保留所有权利。

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