किसी डेटासेट पर K-anonymity लागू करना

इस अभ्यास में, आप NBA Salaries डेटासेट को अनॉनिमाइज़ करेंगे। याद रखें, k-anonymity लागू करने के लिए आपको attribute types बताने होते हैं। ये identifying, quasi-identifying, sensitive, या insensitive हो सकते हैं। हम age और nba_origin को quasi-identifying और salary को sensitive डेटा मानेंगे।

nba को देखें। अगर आपको किसी खिलाड़ी के बारे में जानकारी है, जैसे वह Spain से है और 23 साल का/की है, तो आप उसका वेतन जैसी sensitive जानकारी जान सकते हैं! यहाँ हम K-value 3 लेंगे, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि चुने गए attributes कम से कम k-1 अन्य पंक्तियों के साथ अलग-अलग न पहचाने जा सकें।

nba_Origin के लिए hierarchy dictionary पहले से origin_hierarchy के रूप में बनी हुई है।