快速的层次树集合分划编码算法

设计了一个改进算法,它仅需对小波分解矩阵进行一遍扫描即可确定层次树集合分划编码(SPIHT)算法所需的所有D(i,j)和L(i,j)重要性并完成对所有(i,j)子系数的编码,使得按照SPIHT的排序方法编码时只需查找存放D(i,j)和L(i,j)的重要性及(i,j)子系数的编码表,从而大大提高了SPIHT的编码速度。

基于敏感属性熵的微聚集算法

在聚类过程中,不合适的距离度量会导致匿名过程中不必要的信息损失,因此对于不同类型的属性定义一个适当的距离度量一直是个难以解决的问题.本文提出语义属性的概念,并提出编码层次树来表示语义属性,有效地降低了匿名过程中的信息损失.在p-敏感k-匿名模型中,敏感属性值在聚类结果中分布不均匀会导致敏感信息泄露,因此本文提出一种基于敏感属性熵的微聚集算法,并提出匿名保护指数来描述隐私保护程度,在聚类过程中通过保证匿名保护指数最大,来提高敏感属性在聚类结果中分布的均匀程度,以应对背景知识攻击,降低隐私泄漏的风险.最后,通过实验验证了算法的合理性和有效性.