《数据集隐私保护技术研究》主要研究数据集隐私保护技术,详细介绍作者在数据集隐私保护领域的*新研究成果。针对k-匿名,提出基于R树的k-匿名算法;针对动态数据集,提出含*久敏感属性、数值敏感属性、多敏感属性、增量数据集下的隐私保护算法;针对分类挖掘,提出基于数据扰动和KCNN-SVM的隐私保护算法;针对社会网络,提出基于k-同构和(α,k)的隐私保护算法;针对大规模社会网络,提出云环境下基于节点匿名、数据扰动、预测方法等的隐私保护算法;最后,提出几种个性化隐私保护算法。