对多列数据进行k匿名Java实现

要对多列数据进行 k-匿名化，可以使用以下步骤：

1. 将要匿名化的数据集按照敏感属性进行分类，每个分类称为一个“组”（group）。

2. 对于每个组，按照非敏感属性进行划分，每个划分称为一个“等价类”（equivalence class）。

3. 对于每个等价类，计算其中所有记录的敏感属性的频率分布，并确定其中最小的频率。

4. 对于每个等价类，如果其中的记录数小于 k，那么就需要将该等价类与其他等价类合并，直到每个等价类中的记录数都不小于 k。

5. 对于每个等价类，随机选择 k 条记录进行保留，其余记录进行匿名化处理。匿名化处理的方法可以是将敏感属性值替换成对应的频率最小值，或者是将敏感属性值进行随机扰动等。

以下是一个简单的 Java 实现示例，假设数据集包含三列数据，分别为姓名、性别和年龄，其中性别和年龄为敏感属性，需要进行 k-匿名化处理：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;

public class KAnonymity {
    private static final int k = 2; // 设置 k 值为 2
    private static final Random random = new Random();

    public static void main(String[] args) {
        // 假设数据集包含三列数据：姓名、性别和年龄
        List<String[]> dataset = new ArrayList<>();
        dataset.add(new String[]{"张三", "男", "20"});
        dataset.add(new String[]{"李四", "女", "25"});
        dataset.add(new String[]{"王五", "男", "30"});
        dataset.add(new String[]{"赵六", "女", "35"});

        // 将数据集按照性别进行分类，每个分类称为一个“组”
        Map<String, List<String[]>> groups = new HashMap<>();
        for (String[] record : dataset) {
            String gender = record[1];
            if (!groups.containsKey(gender)) {
                groups.put(gender, new ArrayList<>());
            }
            groups.get(gender).add(record);
        }

        // 对于每个组，按照年龄进行划分，每个划分称为一个“等价类”
        for (List<String[]> group : groups.values()) {
            Map<String, List<String[]>> equivalenceClasses = new HashMap<>();
            for (String[] record : group) {
                String age = record[2];
                if (!equivalenceClasses.containsKey(age)) {
                    equivalenceClasses.put(age, new ArrayList<>());
                }
                equivalenceClasses.get(age).add(record);
            }

            // 对于每个等价类，计算其中所有记录的敏感属性的频率分布，并确定其中最小的频率
            for (List<String[]> equivalenceClass : equivalenceClasses.values()) {
                Map<String, Integer> frequencyDistribution = new HashMap<>();
                for (String[] record : equivalenceClass) {
                    String sensitiveValue = record[1] + "," + record[2];
                    frequencyDistribution.put(sensitiveValue, frequencyDistribution.getOrDefault(sensitiveValue, 0) + 1);
                }
                int minFrequency = Integer.MAX_VALUE;
                for (int frequency : frequencyDistribution.values()) {
                    if (frequency < minFrequency) {
                        minFrequency = frequency;
                    }
                }

                // 对于每个等价类，如果其中的记录数小于 k，那么就需要将该等价类与其他等价类合并，直到每个等价类中的记录数都不小于 k
                if (equivalenceClass.size() < k) {
                    while (equivalenceClass.size() < k) {
                        for (List<String[]> otherEquivalenceClass : equivalenceClasses.values()) {
                            if (otherEquivalenceClass != equivalenceClass && otherEquivalenceClass.size() > k) {
                                String[] recordToMerge = otherEquivalenceClass.remove(random.nextInt(otherEquivalenceClass.size()));
                                equivalenceClass.add(recordToMerge);
                                if (equivalenceClass.size() == k) {
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                    }
                }

                // 对于每个等价类，随机选择 k 条记录进行保留，其余记录进行匿名化处理
                for (String[] record : equivalenceClass) {
                    String sensitiveValue = record[1] + "," + record[2];
                    if (frequencyDistribution.get(sensitiveValue) == minFrequency) {
                        System.out.println(record[0] + "," + sensitiveValue);
                    } else {
                        String[] anonymousRecord = new String[]{
                                record[0],
                                "anonymous",
                                String.valueOf(random.nextInt(100))
                        };
                        System.out.println(anonymousRecord[0] + "," + anonymousRecord[1] + "," + anonymousRecord[2]);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

在这个示例中，我们将 k 值设置为 2，即每个等价类至少包含两条记录。首先按照性别将数据集分成两个组，然后对于每个组按照年龄进行划分，得到若干个等价类。然后对于每个等价类，计算其中所有记录的敏感属性的频率分布，并确定其中最小的频率。如果等价类中的记录数小于 k，就需要将该等价类与其他等价类合并，直到每个等价类中的记录数都不小于 k。最后对于每个等价类，随机选择 k 条记录进行保留，其余记录进行匿名化处理。如果一个记录的敏感属性值在其等价类中的频率等于最小频率，就保留该记录，否则就进行匿名化处理。