1、數(shù)據(jù)可用性問(wèn)題是k-匿名隱私保護(hù)模型帶來(lái)的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性問(wèn)題。1998年L.sweedy提出了保護(hù)用戶(hù)隱私的k-匿名隱私保護(hù)模型，泛化準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符，雖然保護(hù)了用戶(hù)的隱私但是大大降低了數(shù)據(jù)的可用性，之后為了在保護(hù)隱私的同時(shí)提高數(shù)據(jù)的可用性，研究人員對(duì)k-匿名隱私保護(hù)模型進(jìn)行了改進(jìn)，但是受隱私保護(hù)要求的制約，即使最優(yōu)化的k-匿名算法，也不可能產(chǎn)生完全精確的數(shù)據(jù)，因此，改進(jìn)k-匿名算法只能在一定程度上提高數(shù)據(jù)的可用性，不可能徹底解決問(wèn)題。

2、　　 數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題是提高k一匿名隱私保護(hù)模型下數(shù)據(jù)可用性問(wèn)題之一。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)生成k-匿名表時(shí)所利用的泛化樹(shù)同利用精確表生成的判定樹(shù)的部分非葉結(jié)點(diǎn)的屬性值的概化過(guò)程有相同之處。由此文中提出了一種基于k-匿名表的判定樹(shù)生成算法，該算法直接以k匿名表作為輸入，避免了經(jīng)典的判定樹(shù)算法運(yùn)行前的準(zhǔn)備工作，該算法比經(jīng)典的判定樹(shù)算法在時(shí)間上有明顯地改善。
　　 判定樹(shù)算法是重要的分類(lèi)和預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)挖掘算法。文中提到了四種匿名化分類(lèi)情況，分別為

3、：(1)利用匿名化數(shù)據(jù)建立模型，來(lái)分類(lèi)匿名化數(shù)據(jù)。(2)利用匿名化數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型，分類(lèi)原始數(shù)據(jù)。(3)利用精確數(shù)據(jù)建立模型，來(lái)分類(lèi)匿名化數(shù)據(jù)。(4)利用匿名化數(shù)據(jù)分類(lèi)分布式數(shù)據(jù)。改進(jìn)的判定樹(shù)算法是利用匿名化數(shù)據(jù)作為輸入的，即利用匿名化數(shù)據(jù)建立的模型。所以文中對(duì)前兩中分類(lèi)情況做了詳細(xì)的論述。
　　 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)挖掘中重要的研究分支，是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，根據(jù)規(guī)則集所涉及的抽象