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隱私保護(hù)數(shù)據(jù)發(fā)布是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)技術(shù)之一，主要研究如何在數(shù)據(jù)發(fā)布中避免敏感數(shù)據(jù)的泄露，又能保證數(shù)據(jù)發(fā)布的高效用性。基于模糊集的隱私保護(hù)模型，文中方法首先計(jì)算訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的先驗(yàn)概率，然后通過(guò)將單個(gè)敏感屬性和兩個(gè)相關(guān)聯(lián)屬性基于貝葉斯分類泛化實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于模糊集的隱私保護(hù)模型（Fuzzy K匿名）比經(jīng)典隱私保護(hù)是匿名模型具有更高的效率，隱私保護(hù)度高，數(shù)據(jù)可用性強(qiáng)。
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