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【2h】

Achieving Quality of Anonymity and Data Privacy on released data of users by avoiding Data breaching using multidimensional k-Anonymity approach on large datasets

机译：通过在大型数据集上避免使用多维k-匿名方法突破数据突发，实现用户释放数据的匿名和数据隐私的质量

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1. User k-anonymity for privacy preserving data mining of query logs [J] . Guillermo Navarro-Arribas, Vicenq Torra, Arnau Erola, Information Processing & Management . 2012,第3期

机译：用户k匿名性用于查询日志的隐私保护数据挖掘
2. Privacy preserving data publishing of categorical data through k-anonymity and feature selection [J] . Aristos Aristodimou, Athos Antoniades, Constantinos S. Pattichis Healthcare Technology Letters . 2016,第1期

机译：通过k-匿名性和特征选择来保护分类数据的隐私保护数据发布
3. Daily activity locations k-anonymity for the evaluation of disclosure risk of individual GPS datasets [J] . Jue Wang, Mei-Po Kwan International Journal of Health Geographics . 2020,第1期

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5. Data mining and pattern discovery using exploratory and visualization methods for large multidimensional datasets [D] . Li, Hsin-Fang 2013

机译：使用探索和可视化方法处理大型多维数据集的数据挖掘和模式发现
6. Privacy preserving data publishing of categorical data through k-anonymity and feature selection [O] . Aristos Aristodimou, Athos Antoniades, Constantinos S. Pattichis 2016

机译：通过k-匿名性和特征选择来保护分类数据的隐私保护数据发布
7. User k-anonymity for privacy preserving data mining of query logs [O] . Navarro-Arribas Guillermo, Torra Vicenç, Erola Arnau, 2016

机译：用户k匿名性用于查询日志的隐私保护数据挖掘
8. Extracting Unidimensional Chains from Multidimensional Datasets: A Graph Theory Approach [R] . Bernstein, H. L. 1980

机译：从多维数据集中提取一维链：图论方法

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