【摘 要】
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MDAV算法是一种高效的微聚集算法,但它未考虑等价类中敏感属性多样性问题,生成的匿名表不能抵制同质性攻击和背景知识攻击。针对该问题,提出一种能够实现（k,e）-匿名模型的MDAV
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MDAV算法是一种高效的微聚集算法,但它未考虑等价类中敏感属性多样性问题,生成的匿名表不能抵制同质性攻击和背景知识攻击。针对该问题,提出一种能够实现（k,e）-匿名模型的MDAV算法,简称（k,e）-MDAV算法。该算法将距离类中心最近的至少k个不同敏感值的元组聚为一类,并要求每个类内敏感属性值最大差异至少为e。实验结果表明,该算法能够生成满足（k,e）-匿名模型的匿名表。
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