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提出一种基于取整划分函数的k匿名算法，并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界．特别地，当数据集大于2k2时，该算法产生的匿名化数据的匿名纽规模的上界为k＋1：而当待发布教据表足够大时，算法所生成的所有匿名组的平均规模将足够趋近于k．仿真实验结果表明，该算法是有效而可行的．
基于取整划分函数的k匿名算法
【摘 要】
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提出一种基于取整划分函数的k匿名算法，并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界．特别地，当数据集大于2k2时，该算法产生的匿名化数据的匿名纽规模的上界为k＋1：而
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,东南大学计算机科学与工程学院,网络系统信息安全福建省高校重点实验室（福州大学）
【出 处】
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软件学报
【发表日期】
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2012年8期
【基金项目】
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国家自然科学基金（61003057）,福建省自然科学基金（2010J01330）
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