1、大數據時代，各個群體間交換和發(fā)布數據變得越來越重要。為了保證數據發(fā)布中的隱私安全，隱私策略對數據進行抽象描述，用一個大區(qū)間去替換數據屬性的某個具體值。例如：將醫(yī)療數據表中年齡21替換成[20,30]這一區(qū)間。Skyline是一種有效的平衡隱私保護和數據可用性的方法。該方法要求篩選出一系列“感興趣”的策略，這些“感興趣”的策略指的是那些不被其他策略“支配”的策略。被篩選掉的策略在隱私保護和數據可用性兩方面都不比留下的策略好。但是隨著數據取

2、值范圍的擴大，隱私策略數量會呈指數級增長。因此，大規(guī)模數據隱私策略的Skyline計算仍然是一個重大的挑戰(zhàn)。
　　基于全策略空間的Skyline算法（SKY-FILTER-MR），為大規(guī)模數據隱私策略的Skyline計算提供一個有效、可擴展且高精度的解決方案。首先，將MapReduce編程模型應用到傳統(tǒng)的隱私策略Skyline計算可以顯著提高算法的效率，這樣就可以有效地處理大規(guī)模數據隱私策略Skyline計算。其次，近似的Skyl

3、ine是在Skyline的基礎上設置一個控制計算精度的參數。它要求篩選掉的策略在隱私保護和數據可用性兩個方面都不比Skyline策略集中的策略在一定的參數區(qū)間好，這樣篩選掉的策略更多，將近似的Skyline應用到策略過濾可以大大降低備選策略集的規(guī)模，從而縮短了備選策略集Skyline計算的時間。同時可以通過參數設置來調節(jié)隱私保護和數據可用性的平衡。
　　通過大量的實驗和分析，SKY-FILTER-MR在最好的情況下，備選策略集規(guī)模