【摘 要】
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与静态数据不同,数据流具有潜在无限、快速到达、变化频繁等特点,使得数据流隐私保护面临问题.在保证匿名要求的前提下,从降低信息损失和节约计算时间角度,提出一种基于灰关
【机 构】
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福州大学管理学院,福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（70871024）,福建省自然科学基金项目（2010J01358）,福州大学科技发展基金项目（201xy-16）
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与静态数据不同,数据流具有潜在无限、快速到达、变化频繁等特点,使得数据流隐私保护面临问题.在保证匿名要求的前提下,从降低信息损失和节约计算时间角度,提出一种基于灰关联的数据流隐私保护匿名算法（DSAoGRA）,采用灰色关联度描述元组间的相似度,将元组划分成k匿名簇,实现数据流的k匿名化.数据实验结果表明,该算法在满足匿名要求的同时,比CASTLE算法具有较低的信息损失和较少的计算时间.
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