一种多元数据微融合的方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据挖掘领域，具体地，涉及一种数据匿名保护的方法。
技术介绍
现实生活中，有很多数据需要公开作为人们的参考，常见的有医疗数据，人们的部分日常健康数据，地理位置数据等等，而这些数据本身可能与用户的信息相关，比如有研究表明人们日常活动的地理信息直接与其身份相关。不加保护的直接公布用户的信息会导致严重的隐私泄露，危害用户的隐私安全。基于用户隐私的考虑，LatanyaSweeney在2002年InternationalJournalofUncertainty,FuzzinessandKnowledge-BasedSystems上发表了k-ANONYMITY:AMODELFORPROTECTINGPRIVACY(k匿名：保护数据隐私的一个模型)提出了k匿名的概念。k匿名要求将用户的某种数据与其他至少k-1个人的数据组合在一起发表，这样恶意用户就不能分别其中一个数据和剩余的k-1个数据的区别，实现了用户隐私数据的保护。然而，在隐私保护的同时，会带来数据信息损失，以地理位置的隐私保护来说，关于地理位置的k匿名保护包含位置隐藏，提交噪声，信息存储等等，这些在LBS系统中和群智系统中都有研究。为了保护用户的地理位置隐私，地理位置常常会被过度处理，使得处理后的位置与原本的位置相差很大，处理后的位置保护的隐私但是不能传递该有的信息。因此，在保护数据k匿名隐私的同时减少处理带来的信息损失是非常必要的。对现有技术进行检索发现，JosepDomingo-Ferrer等在2002年IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering...
【技术保护点】
一种多元数据微融合的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，多元变量数据集X＝{x1,x2,...,xN}，其中每一个数据元素xi是一个n元变量xi＝{yi1,yi2,...,yin}，为了匿名保护，将数据集X分组，每一组的数据数量不小于k；步骤二，计算数据集的全局中心以及各个数据之间的欧式距离；步骤三，判断数据集中剩余数据的数量，如果小于k，转到步骤六，否则计算距离全局中心最远的数据，并生成一个新的分组；步骤四，依次选择距离分组数据中心最近的数据加入到分组，新的数据加入后重新计算分组中心，直至分组数据数量为k；步骤五，对分组进行扩展，使用分组的中心判断新的数据是否加入，并保证每一个分组的数量不超过2k‑1，转至步骤二；步骤六，将剩余的数据分别添加到信息损失增加最小的分组，并输出分组结果。
【技术特征摘要】
1.一种多元数据微融合的方法，其特征在于，包括如下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雄，刘哲，田晓华，甘小莺，王新兵，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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