基于β重要度的数据隐含化

摘要：

为权衡敏感或重要数据的公开及关键内容的隐含间的关系,提出一种基于变精度粗糙集模型中的β重要度和粒度原理的数据隐含方法,通过获取信息表中的重要属性,对次要属性的属性值进行扩展,从而使用户信息的粒度变粗,达到对信息表的数据隐含化效果.仿真实验结果表明,该方法是可行的.

关键词：β重要度、数据隐含化、变精度粗糙集、粒度

所属期刊栏目：35

分类号：TP311.12(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50863003;江西省科技攻关计划基金资助重点项目20061B01002;江西省教育厅科技基金资助项目[2007]28

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：127-129