数据集概述
该数据集是论文《FRUTO: Fuzzy Rules and Test-Driven Optimization—A Methodology for Transparent and Privacy-Preserving Data Anonymization》的补充材料，包含实验所用原始数据集及用于评估FRUTO方法的不同匿名化数据集，为透明且隐私保护的数据匿名化研究提供支持。
文件详解
- originaldatasets.zip: ZIP格式压缩文件，包含实验使用的原始数据集，所有数据以逗号分隔格式（.csv）存储。
- anonymizeddatasets.zip: ZIP格式压缩文件，包含原始数据集的字段匿名化结果及对应的前因和后果值。内部按匿名化尝试（1至17）分为子目录，文件命名规则为：anoncolum_[匿名化字段]sensiblevalue[敏感值]level[尝试等级].dat。
适用场景
- 数据隐私研究: 用于验证FRUTO匿名化方法在隐私保护与数据可用性之间的平衡效果。
- 模糊规则优化分析: 探究模糊规则与测试驱动优化结合的匿名化技术性能。
- 匿名化算法评估: 对比不同匿名化尝试对原始数据的处理差异及效果。
- 透明匿名化方法应用: 研究透明化匿名过程在实际数据场景中的可行性。
