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KACA算法是一种较好的基于局部重编码的k-匿名化算法，它产生的匿名化微数据的信息损失少，数据可用性高．但该算法的效率低，不适合匿名化规模很大的微数据．为解决该问题，将高效的聚类算法——c-mocles算法——与KACA算法结合，提出了c-mocles-KACA算法．该算法首先采用c-modes算法将整个数据集划分为较大的类，然后采用KACA算法来分别k-匿名化这些类中元组数大于2k-1的类.实验表明，c-modes-KACA算法产生的信息损失量与KACA算法相近，效率却比KACA算法高得多．