基于隐私决策度的改进k-匿名算法

现有的匿名化隐私保护技术在进行数据发布和数据共享前对于敏感属性的个性化隐私保护的支持存在不足，为了实现更为合理的个性化隐私保护，结合粒计算粗糙集理论和k-匿名理论的最新研究成果，针对电子商务中隐私保护个性化决策选择度的不同，从粒化角度出发，提出一种基于隐私决策度的改进k-匿名算法。经实验验证，该算法更好的实现了隐私保护的个性化，同时其隐私保护精度方面优于已有的p-Sensitive k-匿名算法。