【摘 要】
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随着医学技术的进步和大数据时代的到来，在数据发布时如何对患者就诊记录中的敏感信息进行隐私保护成为当前的研究热点。针对医疗大数据在发布过程中隐私保护问题，提出了基于属性效用值排序法AUR-Tree（Attribute Utility value Ranking-Tree）差分隐私数据发布算法。该算法用属性效用值排序法衡量准标识属性对敏感属性的影响程度，以此作为迭代分割的度量依据，采用基于泛化的自顶向
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61802161）； 辽宁省教育厅科学研究经费资助项目（JZL202015402）； 辽宁省自然科学基金资助项目（2020-MS-292）；
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随着医学技术的进步和大数据时代的到来，在数据发布时如何对患者就诊记录中的敏感信息进行隐私保护成为当前的研究热点。针对医疗大数据在发布过程中隐私保护问题，提出了基于属性效用值排序法AUR-Tree（Attribute Utility value Ranking-Tree）差分隐私数据发布算法。该算法用属性效用值排序法衡量准标识属性对敏感属性的影响程度，以此作为迭代分割的度量依据，采用基于泛化的自顶向下迭代分割分类树技术，通过类等差法合理的分配隐私预算从而实现在医疗数据发布过程中的隐私保护。实验结果表明：该算法在极大的提高了数据的安全性、有效性和可用性的前提下，还保留了后续数据挖掘的价值。
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