Меметичний алгоритм для модифікації мікрофайлу з мінімізацією спотворень у процесі забезпечення групової анонімності

У статті розглянуто задачу модифікації мікрофайлу зі статистичними даними для забезпечення анонімності даних про певні групи респондентів. Виконано огляд існуючих евристичних методів розв’язання цієї задачі та запропоновано новий меметичний алгоритм її розв’язання. Проведено порівняльний аналіз ев...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Искусственный интеллект
Date:2013
Main Authors: Чертов, О.Р., Тавров, Д.Ю.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85235
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Меметичний алгоритм для модифікації мікрофайлу з мінімізацією спотворень у процесі забезпечення групової анонімності / О.Р. Чертов, Д.Ю. Тавров // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 399–410. — Бібліогр.: 14 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:У статті розглянуто задачу модифікації мікрофайлу зі статистичними даними для забезпечення анонімності даних про певні групи респондентів. Виконано огляд існуючих евристичних методів розв’язання цієї задачі та запропоновано новий меметичний алгоритм її розв’язання. Проведено порівняльний аналіз евристичних методів та меметичного алгоритму на основі прикладу з реальними даними. В статье рассмотрена задача модификации микрофайла со статистическими данными для обеспечения анонимности данных об определенных группах респондентов. Осуществлен обзор существующих эвристических методов решения этой задачи и предложен новый меметический алгоритм ее решения. Проведен сравнительный анализ эвристических методов и меметического алгоритма на основе примера с реальными данными. In the article, the task of modifying the microfile of statistical data for providing group anonymity of certain respondent group data is discussed. Existent heuristic methods of solving this task are described, and a novel memetic algorithm for solving the task is proposed. Heuristic methods and memetic algorithm are compared in performance on a real data based example.
ISSN:1561-5359