動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測研究LinkPredictionforPrivacyandAnonymizationinDynamicSocialNetworks學(xué)號：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)越來越流行，人們通過社交網(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)的流行也帶來了用戶隱私泄露的問題，大量信息暴露在社交網(wǎng)絡(luò)上，給不法分子帶來了可乘之機。因此，社交網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)成為當(dāng)前的研究熱點。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)機制：動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測機制。該機制可以隱藏節(jié)點在社交網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)的真實身份，并使得攻擊者無法確定兩個節(jié)點之間是

3、否存在聯(lián)系。該機制通過對節(jié)點進(jìn)行安全分組，并加入鏈路預(yù)測方法來保護(hù)用戶隱私信息。同時，該機制還對現(xiàn)有的鏈路預(yù)測算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)中的基于共同鄰居的鏈路預(yù)測方法，該方法考慮了時間權(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中對動態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)下面向隱私保護(hù)的鏈路預(yù)測機制進(jìn)行驗證。實驗分別對鏈路預(yù)測