【摘 要】
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自顶而下具体化（TDS）和自底向上泛化（BUG）是子树匿名化的主要方法,但其并行能力不足,易导致在云数据处理中缺乏可扩展性。当TDS和BUG分开使用时,很难准确确定K匿名参数。针对这一
【基金项目】
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江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划资助项目（2014FX021）
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自顶而下具体化（TDS）和自底向上泛化（BUG）是子树匿名化的主要方法,但其并行能力不足,易导致在云数据处理中缺乏可扩展性。当TDS和BUG分开使用时,很难准确确定K匿名参数。针对这一问题,该文提出一种在大数据中进行有效数据匿名化的基于TDS和BUG的混合方法,设计了基于该混合方法的MapReduce模型,以提高云计算能力的可扩展性。实验表明,与现有方法相比,该混合法可以显著提高扩展性和子树匿名化的效率。
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