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針對相似性攻擊造成隱私泄露的冋題，構建一種（r，κ）-匿名模型，基于敏感屬性語義關聯(lián)，設定鄰近抵抗閾值r，并提岀滿足該模型的匿名方法 GDPPR。采用模糊聚類技術完成簇的劃分，結(jié)合敏感屬性相異度得岀距離矩陣，使得每個等價類中相鄰語義下的敏感屬性取值頻率不髙于閾值r，同時保證較髙的數(shù)據(jù)可用性。在兩個標準數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該方案能夠較好地滿足（r，k）-匿名模型，有效抵抗相似性攻擊，減少泛化產(chǎn)生的信息損失。
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