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針對(duì)相似性攻擊造成隱私泄露的冋題，構(gòu)建一種（r，κ）-匿名模型，基于敏感屬性語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，設(shè)定鄰近抵抗閾值r，并提岀滿(mǎn)足該模型的匿名方法 GDPPR。采用模糊聚類(lèi)技術(shù)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(gè)等價(jià)類(lèi)中相鄰語(yǔ)義下的敏感屬性取值頻率不髙于閾值r，同時(shí)保證較髙的數(shù)據(jù)可用性。在兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方案能夠較好地滿(mǎn)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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