基于圖修改和聚類方法的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)研究.pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)在給用戶帶來便利的同時，也存在個人隱私泄露的嚴(yán)重風(fēng)險。論文結(jié)合課題組所承擔(dān)的重大科技專項，研究社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)，具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。
　　 論文首先研究了基于最大頻繁子圖挖掘和圖修改的面向局部結(jié)構(gòu)研究的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)。該技術(shù)利用Margin算法挖掘當(dāng)前圖中的最大頻繁子圖，分組相似子圖，通過圖修改技術(shù)添加偽信息，最后形成的K-同構(gòu)匿名圖即是可以對外安全發(fā)布的數(shù)據(jù)。經(jīng)過該算法處理的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，主要適用于

2、研究社交網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)特征的應(yīng)用場景。實驗結(jié)果表明，該算法有效的保留了社交網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)信息，在隱私安全和數(shù)據(jù)實用性之間取得了一個較好的平衡。
　　 然后論文研究了基于信號傳遞模型和聚類的面向宏觀性質(zhì)研究的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)。該技術(shù)首先基于信號傳遞模型計算網(wǎng)絡(luò)實體之間的相似性和距離，然后通過K-mean聚類算法將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分為若干簇，最后聚合簇內(nèi)相似節(jié)點和邊，形成K-聚類匿名圖，即可對外安全發(fā)布。經(jīng)過該算法處理的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，主要