大数据时代的到来，同时也带来了隐私、敏感信息保护方面的棘手难题。数据脱敏措施层出不穷，K-Anonymity，L-Diversity，T-Closeness，以及相结合的微聚集算法，能够在保证数据效用的同时，最大化防止隐私数据泄露，本次学术报告详细讲解了T-Closeness的原理、用来计算两种概率分布距离的EMD（Earth Mover ‘s distance）算法和三种基于T-Closeness微聚集的数据脱敏算法原理，并在数据集上实验了三种微聚集算法，查看了生成簇大小、时间成本和数据效用等实验结果，最后分析得到的实验结果和数据。