[发明专利]一种缺失数据的匿名方法、存储介质

权利要求书

1.一种缺失数据的匿名方法，其特征在于，包括：

设置聚类参数k；

设置l-多样性模型参数l；

根据数据集中的数据记录的相似度判定值、l-多样性模型参数和聚类参数对数据集中的所有数据记录进行聚类，将数据集分为多个聚类簇分组，获取具有多个聚类簇的数据集合；

对数据集合中的每个聚类簇分组进行泛化处理，各聚类簇泛化得到等价类，得到的等价类中，同一等价类内的数据记录在准标识符属性上的取值相同，完成匿名处理。

2.根据权利要求2所述的一种缺失数据的匿名方法，其特征在于：

所述数据记录的相似度判定值包括：

聚类簇与数据集中的其中一条数据记录之间的第一距离值；

当前聚类簇与完成划分的聚类簇之间的第二距离值。

3.根据权利要求2所述的一种缺失数据的匿名方法，其特征在于：

所述根据数据集中的不同数据记录之间的相似度、l-多样性模型参数和聚类参数对数据集中的所有数据记录进行聚类的方法包括：

从数据集中选取一个数据记录，作为初始化聚类簇；

对当前聚类簇，如果该聚类簇中的数据记录数目少于聚类参数k，或者不同敏感属性值的个数小于l-多样性模型参数l，则：

获取当前聚类簇与数据集中的各数据记录之间的第一距离值，获取具有最小第一距离值的数据记录；

获取该当前聚类簇与完成划分的聚类簇之间的第二距离值，获取具有最小第二距离值的聚类簇；

如果最小第一距离值不大于最小第二距离值，将获取的具有最小第一距离值的数据记录合并至当前聚类簇，继续聚类簇的划分；

当聚类簇内数据记录数目不小于k、并且不同敏感属性值个数不少于l时，即完成一个聚类簇的划分，继续下一聚类簇的划分；

直到数据集中的数据记录数目少于k、或数据不同敏感属性值个数少于l时，完成聚类簇的划分；

获取数据集中剩余的记录与已划分好的聚类簇之间的第二距离值，获取具有最小第二距离值的聚类簇；

将数据记录与获取的具有最小第二距离值的聚类簇合并。

直到所有剩余数据记录得到合并。

4.根据权利要求3所述的一种缺失数据的匿名方法，其特征在于：

聚类过程中，记录并更新每个聚类簇的中心记录，所述中心记录为各个聚类簇的代表元，所述代表元包括每个准标识符属性的属性代表元。

5.根据权利要求4所述的一种缺失数据的匿名方法，其特征在于：

所述对数据集合中的每个聚类簇进行泛化处理包括：

每个聚类簇内数据记录的每个准标识符属性使用属性代表元替换，形成具有相同准标识符属性值的数据记录的等价类分组。