基于聚类的动态社交网络隐私保护方法

发布时间：2017-11-08 21:50

  本文关键词：基于聚类的动态社交网络隐私保护方法

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【摘要】：由于社交网络图结构的动态变化特性,需要采用有效的动态隐私保护方法。针对现有动态数据发布隐私保护方法中存在的攻击者背景知识单一、对图结构动态变化适应性较低等问题,提出基于聚类的动态图发布隐私保护方法。分析表明,该方法能抵御多种背景知识攻击,同时对社交网络图结构动态变化具有较好的适应性。
【作者单位】： 北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室;公安部第三研究所;北京邮电大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61173017) 工业和信息化部通信软科学基金资助项目(2014-R-42,2015-R-29) 信息网络安全公安部重点实验室开放课题基金资助项目(C14613)~~
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 方法包括聚类、数据扰动、泛化、随机化以及推演1引言控制[3]等。并行性体现在海量的社交网络数据分析社交网络作为新兴的互联网应用模式受到广和处理需要有效的并行算法来实现[4]。同时,现有泛关注,社交网络中的数据对经济预测、舆情分析大多数隐私保护方法只针对单次数据发

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本文编号：1158973