局部聚类驱动的高效数据匿名化算法与信息损失降低

本篇论文关注于提高匿名化数据的可用性，针对数据隐私保护的需求，提出了一种加权确定惩罚模型，该模型旨在衡量数据在匿名化过程中的实用性。作者们意识到在实施匿名保护时，传统的概化处理可能会导致信息损失，因此他们设计了两种基于局部聚类的数据匿名化算法。 局部聚类是关键概念，它强调的是对数据进行细粒度划分，以保留局部数据的结构和模式，同时减少全局信息泄露的风险。通过这种方式，算法能够在保持数据可分析性和可用性的同时，增强数据的安全性。加权确定惩罚模型则通过赋予不同数据项不同的权重，确保在匿名化过程中，那些对业务价值贡献大的数据被给予更高的保护级别，而信息损失较小的数据则被允许一定程度的匿名化。 实验部分是论文的核心内容，通过对真实数据的评估，验证了基于局部聚类的匿名化算法的有效性。结果表明，这些算法成功地降低了概化处理带来的信息丢失，从而在满足匿名保护的同时，尽可能地减少了数据的精度损失，提高了匿名化后的数据在实际应用中的可用性。 论文的研究意义在于，它提供了一种在保障数据隐私的前提下，提升数据利用效率的新方法，这对于大数据时代的数据共享和分析具有重要的实践价值。同时，它也对数据科学家、数据库管理员以及隐私保护研究人员提供了新的思考视角和技术工具，推动了隐私保护技术的发展和应用。