基于可伸缩l-多样性的大数据发布隐私保护

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：iobject

【摘要】

：

针对非结构化大数据发布中的隐私保护问题,提出了一种基于改进的可伸缩l-多样性(improved scalable l-diversity,Im SLD)大数据发布隐私保护方法。该算法采用基于两阶段条件随机场的命名实体识别(named entity recognition,NER)方法将非结构化数据表示为结构化形式,设计一种改进的可伸缩l-多样性算法来对表现良好的非结构化数据进行匿名化,实现保护非结

【作者】

：

邹劲松李芳

【机构】

：

重庆水利电力职业技术学院普天大数据产业学院,重庆大学计算机学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

大数据发布隐私保护 l-多样性 K-匿名非结构化大数据命名实体识别 privacy preserving big data publishing l-div

【基金项目】

：

重庆市教育科学“十三五”规划2020年度重点无经费课题(2020-GX-169),重庆市职业教育学会2020—2021年度立项课题(2020ZJXH282086)

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