社會網(wǎng)絡(luò)中社團K-匿名研究.pdf

1、隨著計算機的數(shù)據(jù)處理能力、存儲能力日益革新以及移動電子設(shè)備的日趨成熟，數(shù)據(jù)正以海量級別產(chǎn)生，其中不僅包含通信實體自身信息同時還含有通信實體之間的交流信息，進而形成了以網(wǎng)絡(luò)為載體，參與個體為結(jié)點，個體間關(guān)系為邊的新型“社會網(wǎng)絡(luò)”。目前社會網(wǎng)絡(luò)研究可分為社團劃分、推薦系統(tǒng)、社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護等方向。本文針對社會網(wǎng)絡(luò)中社團K-匿名這一主題在社團劃分、圖像相似性檢測、社團匿名隱藏三個方面做了研究。社團劃分為社團匿名隱藏提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，圖相似性檢測

2、為社團匿名隱藏提供技術(shù)支撐，社團匿名隱藏采用社團劃分和圖相似性檢測實現(xiàn)社團K-匿名，各模塊研究內(nèi)容為:
　　(1)研究了基于結(jié)構(gòu)相關(guān)的社團劃分算法，針對算法原型存在初始結(jié)構(gòu)選用不當(dāng)以及劃分存在結(jié)點遺漏的弊端，提出了結(jié)點角色類型改進;將改進后的算法擴展成基于結(jié)構(gòu)相關(guān)的社團劃分處理框架(BSCHEF)，利用“指針—計數(shù)”機制改進原算法的數(shù)據(jù)處理策略;最后，利用BSCHEF在C-DBLP國內(nèi)合著學(xué)者網(wǎng)絡(luò)上進行社團劃分研究。
　　(

3、2)研究了基于最大共有子圖的圖相似性檢測算法MPD(Match by Pair InDepth)，該算法具有獨樹一幟的層次型鏈式搜索空間，該類型搜索空間利于并行化，有助于降低計算復(fù)雜度;針對MPD搜索子圖大小受搜索空間高度限制進而破壞連通性的弊端，提出了增加結(jié)果集驗證環(huán)節(jié)進行改進(MPD_V)，即在保證連通性的基礎(chǔ)上擴展最大共有子圖規(guī)模。
　　(3)將BSCHEF和MPD_V應(yīng)用到社團隱藏保護過程中，修改K-同構(gòu)算法的初始步驟，形