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基于R树的K-匿名技术研究

作　者: 李猛
导　师: 张晓琳
学　校: 内蒙古科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: R树 k-匿名 K-means多路分裂算法动态数据
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 35次
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内容摘要

在当今的信息社会,信息的电子化和网络技术的发展,为大规模信息的共享提供了便利快捷的手段。与此同时,也为隐私保护提出了新的挑战。面向信息共享的隐私保护技术的研究,一方面可以为防止私有敏感信息的泄漏提供有力的技术保障,消除信息拥有者在共享信息时的顾虑,促进信息交流和共享;另一方面还强调减少实施隐私保护所带来的非敏感信息损失,保证共享信息的质量,提高共享信息的可用性.。现有的隐私保护算法大都是针对静态数据集的匿名处理,但是频繁接触的数据集大多是动态的,针对动态数据集隐私保护算法的研究将是未来的热点。随着数据库索引技术的日益成熟,基于空间索引的R树的K-匿名技术,具有很好的扩展性且能支持增量的数据发布。但对于固定的M(R树节点中索引项的最大值),随着K值的不断增大,已有的二路分裂算法不是涉及到具体的MBR(最小限制矩形)增量,根节点下面的孩子节点索引项之间的相似度较差,隐私保护程度降低,影响了匿名的质量。基于k-means多路分裂算法的R树K-匿名技术,较好的解决了对于固定的M,随着k值的增大,节点相似性的问题,有效地提高了匿名质量;基于k-means多路分裂算法所构造的R树更加合理,降低了MBR的相交的面积,从而提高了匿名表的查询效率。通过实验证明,基于k-means多路分裂算法的R树K-匿名技术,有效地提高了匿名质量和匿名表的查询效率。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-16
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究意义  11-12
  1.3 国内外研究现状  12-15
    1.3.1 K-匿名技术的发展过程  12
    1.3.2 k-匿名算法的划分和分析  12-13
    1.3.3 索引—匿名技术的研究现状及分析  13-14
    1.3.4 空间索引技术在匿名数据集方面的优势  14-15
  1.4 本文的主要研究内容  15-16
2 基于R 树k-匿名技术的理论基础  16-29
  2.1 隐私保护技术的分类  16-19
  2.2 k-匿名的基本概念和方法  19-21
    2.2.1 k—匿名的基本概念  19
    2.2.2 k—匿名的基本方法  19-21
  2.3 R 树的基本原理  21-23
  2.4 聚类算法的基础知识  23-26
  2.5 聚类问题转化为k-匿名问题  26-29
3 R 树k-匿名实现算法  29-39
  3.1 数据预处理  29-33
    3.1.1 QI 属性向空间点数据的转化  29
    3.1.2 数据清洗  29-32
    3.1.3 空间点数据向空间矩形的转化  32-33
  3.2 动态R 树的构造算法  33-35
    3.2.1 R 树的初始化  33
    3.2.2 K-means 多路分裂算法的描述  33-35
  3.3 聚类效果的判定算法  35-36
  3.4 确定平移对象  36-37
  3.5 添加噪声  37
  3.6 修改数据  37-38
  3.7 k-匿名表的生成  38-39
4 实验测试和结果分析  39-42
  4.1 实验环境  39
  4.2 实验数据  39
  4.3 测试结果及分析  39-42
5 结论  42-43
参考文献  43-47
在学研究成果  47-48
致谢  48

基于R树的K-匿名技术研究

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