基于擾動矩陣的社會網(wǎng)絡隱私保護方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、社交網(wǎng)絡是人們在日常生活中的必不可少的一部分，彼此之間可以分享信息。因此，在社交網(wǎng)站中用戶隱私信息的保護問題是不容忽視的。社會網(wǎng)絡中包含著大量的用戶信息，傳統(tǒng)的隱私保護方法已經(jīng)不能很好的保護這些數(shù)據(jù)，所以這方面的研究成為了大家關注的焦點。
　　通過對目前已有社會網(wǎng)絡隱私保護方法進行深入細致的研究后，發(fā)現(xiàn)隱私保護方法的核心是尋求隱私保護度和數(shù)據(jù)可用性之間的平衡，這是因為二者的關系很特殊，如果實現(xiàn)了隱私保護度的提高就必然會降低數(shù)據(jù)可用

2、性，反之亦然。針對社會網(wǎng)絡會泄露用戶隱私信息這一問題，提出一種基于擾動矩陣的社會網(wǎng)絡隱私保護算法--PMA(Perturbation Matrix Algorithm)。該算法主要有三個步驟：首先對原始數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進行分類，相同性質的數(shù)據(jù)分為一類；其次根據(jù)社會網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)的特性可以采用圖的形式來對其進行建模，對建模形成社會網(wǎng)絡圖，再進行樸素匿名化的操作；然后根據(jù)圖論的知識進行分析，找出選擇邊的擾動約束條件，并提出保護隱私數(shù)據(jù)的擾動方案，

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