基于β重要度的数据隐含化  

Data Anonymisation Based on β-Importance

作　　者：熊树洁[1] 邱桃荣[1] 龚科华[1] 白小明[1] 

机构地区：[1]南昌大学计算机系,南昌330031

出　　处：《计算机工程》2009年第23期127-129,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50863003);江西省科技攻关计划基金资助重点项目(20061B01002);江西省教育厅科技基金资助项目([2007]28)

摘　　要：为权衡敏感或重要数据的公开及关键内容的隐含间的关系,提出一种基于变精度粗糙集模型中的β重要度和粒度原理的数据隐含方法,通过获取信息表中的重要属性,对次要属性的属性值进行扩展,从而使用户信息的粒度变粗,达到对信息表的数据隐含化效果。仿真实验结果表明,该方法是可行的。In order to balance the relation between publicity of sensitive or important information and the anonymisation of privacy information, This paper proposes the β-importance based on Variable Precision Rough Set（VPRS） model and granularity theory to anonymise data. The important attributes are obtained from the information table, and the values of unimportant attributes are handled to extend. In term of users, the granularity of information becomes rough, and the anonymisation is achieved.

关 键 词：β重要度 数据隐含化 变精度粗糙集 粒度 

分 类 号：TP311.12[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]