24、提升k - 匿名微聚合的时间复杂度和实用性

最新推荐文章于 2025-11-16 15:55:42 发布
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分类专栏： 数字时代的知识守护 文章标签： k-匿名 微聚合 数据隐私
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提升k - 匿名微聚合的时间复杂度和实用性

在数据隐私保护领域，k - 匿名微聚合是一种重要的技术，旨在对数据进行处理，使得每个数据簇中至少有k个元素，从而保护个体的隐私。本文将对多种k - 匿名微聚合算法进行实验评估和分析，探讨它们在时间复杂度和信息损失方面的性能表现。

1. 实验评估

为了比较不同的启发式算法，我们使用了多个真实和合成的基准数据库，包括Census、Tarragona、EIA等。在实验中，我们固定了匿名化参数k的值，即K = {2, 3, 4, 5, 7, 10}，并对数据库的属性进行了标准化处理，使其均值为0，方差为1。

1.1 最大距离（MD）启发式算法

我们对MD、MDAV、MDAV+、V - MDAV、MDAV∗和MDAV∗γ等多种MD启发式算法进行了实验，比较了它们在不同k值下的运行时间和信息损失。

k 2 3 4 5 7 10
MD 2.38 1.58 1.15 0.91 0.67 0.49
MDAV 0.23 0
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数据平台架构优化：提升系统性能与稳定性
AI天才研究院
02-12 868
数据平台架构优化旨在解决数据规模增长、业务需求变化、技术架构老化等问题带来的挑战，提升数据平台的性能、稳定性、可扩展性、高可用性和安全性，为企业提供更强大的数据处理和分析能力。阐述数据平台架构优化的背景、目的、范围和预期读者。介绍数据平台架构的核心概念，并使用 Mermaid 流程图展示其相互关系。详细分析提升数据平台性能和稳定性的关键策略，包括数据存储优化、数据处理优化、架构设计优化等。结合实际案例，使用代码示例演示如何进行数据平台架构优化。探讨数据平台架构优化在不同行业和业务场景下的应用。
25、提升k-匿名微聚合的时间复杂度和实用性
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22、提高 k-匿名微聚合的时间复杂度和实用性
cicd6pipeline的博客
08-07 29
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8、基于差分隐私 k-匿名的人脸图像隐私保护
fern8的博客
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33、多维排序微聚合与基于信任度的洋葱路由匿名性提升
ik678901234的博客
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98、隐私保护数据发布技术解析
alpha的博客
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rice5的博客
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h6j7k8l9p0的博客
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本文深入探讨了逻辑聚合器的理论基础与实现方法，重点分析了乘积t-范数作为‘中等超合取’的战略地位及其在概率与逻辑解释中的等价性。文章阐述了语义同一性与非交换性在加权聚合中的核心作用，并提出和性导向作为选择聚合器的关键准则。通过分类合取与析取函数的和性范围，构建了完整的分级逻辑函数体系。针对实际应用，提出了逻辑聚合器的设计规范与三大基准问题（S、H、C），并介绍了基于加权幂均值与ADIA插值法的实现路径。结合评估候选人与多属性决策案例，展示了聚合器在真实场景中的灵活性与实用性，最后总结了选型建议与计算复杂度考
43、三维OCDMA接收器复杂度研究与健康云医疗服务
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Docker部署GitLab指南[代码]
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51单片机c源码-1个共阳数码管显示变化数字
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【高速以太网物理层】1.6TbE PCS通道形成与对齐标记插入机制：面向IEEE 802.3dj标准的多通道数据分布及FEC降级监测方案设计
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基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现
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随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，作为学校以及一些培训机构，都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试，可以与线下的考试有机的结合在一起，实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的需求，创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现有管理员，校长，教师，学员四个角色。管理员可以管理校长，教师，学员等基本信息，校长角色除了校长管理之外，其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛，课件，视频，作业，学员可以查看和下载所有发布的信息，还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统，采用Java的SSM框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现管理工作系统化、规范化。
CSS颜色代码大全[项目代码]
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Python语法错误解决[可运行源码]
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MAGE：混合数据语义保留K-匿名新方法
然而，传统的K-匿名方法如微聚合和泛化在处理混合数据（包含数值和分类数据）时存在不足，可能丧失大量有用信息。 微聚合是将数据分组并计算组内平均值或中位数来达到匿名效果，但它可能丢失数值数据的细节。泛化则...
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