動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測(cè)研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測(cè)研究LinkPredictionforPrivacyandAnonymizationinDynamicSocialNetworks學(xué)號(hào)：壘!墨!ZQ!Z大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越流行，人們通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)溝通交流、分享信息，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們生活的一部分，并有巨大的商業(yè)發(fā)展?jié)摿?。然而，?/p>

2、交網(wǎng)絡(luò)的流行也帶來(lái)了用戶(hù)隱私泄露的問(wèn)題，大量信息暴露在社交網(wǎng)絡(luò)上，給不法分子帶來(lái)了可乘之機(jī)。因此，社交網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。目前存在的隱私保護(hù)方法大多數(shù)僅僅適用于靜態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)，然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，幾乎所有的社交網(wǎng)絡(luò)都是不斷變化的。因此，本文提出了一種適用于動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)的、基于泛化和分組思想的隱私保護(hù)機(jī)制：動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測(cè)機(jī)制。該機(jī)制可以隱藏節(jié)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)中對(duì)應(yīng)的真實(shí)身份，并使得攻擊者無(wú)法確定兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間是

3、否存在聯(lián)系。該機(jī)制通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行安全分組，并加入鏈路預(yù)測(cè)方法來(lái)保護(hù)用戶(hù)隱私信息。同時(shí)，該機(jī)制還對(duì)現(xiàn)有的鏈路預(yù)測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)中的基于共同鄰居的鏈路預(yù)測(cè)方法，該方法考慮了時(shí)間權(quán)重、共同鄰居的變化程度、共同鄰居間的親密度這三種度量標(biāo)準(zhǔn)，并在兩跳范圍內(nèi)重定義了共同鄰居，使得預(yù)測(cè)效果得到提升并且提高了隱私保護(hù)效果。本文利用DBLP數(shù)據(jù)集，在MATLAB中對(duì)動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測(cè)機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)分別對(duì)鏈路預(yù)測(cè)