基于机器学习的数字图书资源脱敏访问系统设计

为扩展数字图书资源共享度,基于机器学习设计了数字图书资源脱敏访问系统。利用机器学习技术架构数字图书资源脱敏访问系统整体框架,通过划分源数据类别编写对应执行代码,采用预处理模块的预处理、迭代聚类以及资源数据泛化部分完成数据预处理,使用敏感资源判定模块构建敏感资源数据库,选取对应脱敏形式。针对不同应用场景,采取不同的脱敏手段,实现系统安全访问。设计仿真实验,仿真结果表明设计系统脱敏精度与速率优势明显。