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文檔簡(jiǎn)介
1、社交網(wǎng)絡(luò)在給用戶帶來(lái)便利的同時(shí),也存在個(gè)人隱私泄露的嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。論文結(jié)合課題組所承擔(dān)的重大科技專項(xiàng),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(jià)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(guò)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(duì)外安全發(fā)布的數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)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(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)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(shí)用性之間取得了一個(gè)較好的平衡。
然后論文研究了基于信號(hào)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(hào)傳遞模型計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)體之間的相似性和距離,然后通過(guò)K-mean聚類算法將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分為若干簇,最后聚合簇內(nèi)相似節(jié)點(diǎn)和邊,形成K-聚類匿名圖,即可對(duì)外安全發(fā)布。經(jīng)過(guò)該算法處理的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),主要
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