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摘要
针对现有的数据发布模型中存在的问题，一种能够个性化地保护用户隐私的模型被提出。该模型基于已有的量化敏感度的模型，在对敏感属性值在频率分布和语义上的敏感程度进行量化计算的同时，将用户的个人隐私需求进行量化计算，最终得出综合敏感度，作为对数据表的匿名化处理时的参考，以便在处理过程中考虑到用户的个人需求。经过实验比较，该模型除了能够对用户隐私实现个性化保护功能外，具有更高的隐私保护能力。
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针对现有的数据发布模型中存在的问题，一种能够个性化地保护用户隐私的模型被提出。该模型基于已有的量化敏感度的模型，在对敏感属性值在频率分布和语义上的敏感程度进行量化计算的同时，将用户的个人隐私需求进行量化计算，最终得出综合敏感度，作为对数据表的匿名化处理时的参考，以便在处理过程中考虑到用户的个人需求。经过实验比较，该模型除了能够对用户隐私实现个性化保护功能外，具有更高的隐私保护能力。
