摘要：针对数字图书馆数据中的用户隐私保护,提出一种个性化的匿名方法。用户主体设置属性的敏感因子,通过数据属性之间的关联规则设置属性权重,由此得到的用户信息隐私保护度对数据集进行划分和匿名,从而实现用户个性化匿名保护。结果表明,结合属性的权重得到的个性化参数更加贴合实际的数据关系,减小用户由于个性化设置造成的＂过分＂保护,同时提高数据质量。

关键词：数字图书馆 隐私保护 个性化 关联规则 

单位：西北师范大学计算机科学与工程学院; 甘肃兰州730070