K匿名算法：数据质量与隐私保护的权衡

K匿名算法是一种常见的隐私保护技术，它通过数据泛化来隐藏敏感信息。然而，K匿名算法的匿名化过程中会进行数据泛化，从而降低数据的精度和准确性，造成一定的数据损失量。'K' 的取值越大，需要泛化的属性就越多，导致数据的质量越差。但同时，'K' 匿名算法也能够提高隐私保护的强度，因为每个实体的隐私信息泄露的概率会越小。因此，在使用K匿名算法时需要平衡数据质量和隐私保护程度。