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在匿名数据发布中，当敏感属性为多维时，攻击者有可能能够获取一维或几维敏感属性信息，并且结合准标识符信息对其他敏感属性进行推理攻击。针对此问题提出（Dou-l）-匿名模型，更好地保护了敏感信息。基于多维

近年来国内外学者对隐私保护数据挖掘（privacy-preservingdatamining，PPDM）进行了大量研究，适时地对研究成果进行总结，能够明确研究方向。从分类挖掘、关联规则挖掘、聚类挖掘和

隐私保护的数据挖掘近年来已经为数据挖掘的研究热点，Web网站的服务器日志保存了用户访问页面的信息，如果不加以保护会导致用户隐私数据的泄漏。针对这个问题，讨论了在Web数据挖掘中用户行为的隐私保护问题，

个性化推荐系统能较好地帮助用户获得个人所需的信息,但它要获得好的推荐效果,需要收集大量的用户个人信息;这些信息可能泄露个人隐私,用户会因对隐私泄露的担心而放弃对推荐系统的信任,所以大量的研究集中于如何

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