社交网络中基于隐私的链路预测算法研究

发布时间：2017-09-27 23:14

  本文关键词：社交网络中基于隐私的链路预测算法研究

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【摘要】：随着社交网络的广泛使用,链路预测成为一个重要的研究方向。社交网络是真实社会关系的影射,个人用户本身存在许多隐私信息,并且这些隐私信息对链路预测有很大影响。因此,使用用户的隐私信息研究社交网络的链路预测算法具有非常重要的意义。本论文通过分析社交网络中存在的用户隐私信息,研究了用户隐私信息发布的隐私保护问题,着重研究了有向社交网络的链路预测算法以及有向加权社交网络的链路预测算法。论文的研究工作得到国家自然科学基金青年基金(NO.61401015)的支持,主要研究的内容及取得的成果如下:1.分析社交网络中用户的隐私信息泄露可能会对用户造成威胁的问题,使用基于差分隐私的直方图发布方法处理用户的隐私信息。该方法考虑了隐私信息发布的安全问题,在保证信息发布后有一定的可用性的前提下对用户的隐私信息进行处理,使得发布后的信息与发布前的信息有一定的差别,进而使得用户的隐私信息不被泄露。理论分析与实验结果表明,使用该方法处理过的社交网络中用户的隐私信息可以保证这些隐私信息数据安全发布。2.分析用户隐私信息及用户节点度信息对链路预测的影响,提出了一种基于用户隐私信息的链路预测算法。该算法综合考虑了社交网络中用户的隐私信息以及用户节点度信息,使用处理后的隐私信息计算用户信息的相似度,同时还分析了节点度的分布情况以及网络的结构特征,使得提出的链路预测方法更符合社交网络的实际情况。仿真分析表明,该算法提高了预测结果的精确度。3.分析社交网络中的用户行为关系,并结合用户的隐私信息,提出了一种基于用户行为关系及信息的链路预测算法。该算法考虑了社交网络中用户的一些互动行为特征,对网络进行加权处理,并在处理后的网络中考虑用户的隐私信息,分析用户的信息兴趣偏好,给出一种有向加权社交网络的链路预测方法。仿真分析表明,使用该算法得到的预测结果有很高的预测精确度。
【关键词】：社交网络 链路预测 隐私保护 差分隐私
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 绪论7-14
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 研究现状8-12
• 1.2.1 社交网络中的隐私信息保护8-10
• 1.2.2 社交网络中的链路预测方法10-11
• 1.2.3 加权社交网络中的链路预测方法11-12
• 1.3 主要研究内容与结构安排12-14
• 1.3.1 主要研究内容12-13
• 1.3.2 结构安排13-14
• 第2章 社交网络中基于差分隐私的隐私信息保护应用14-28
• 2.1 引言14
• 2.2 前期准备14-15
• 2.2.1 基础知识14
• 2.2.2 差分隐私保护机制14-15
• 2.2.3 基于差分隐私的直方图发布方法15
• 2.3 社交网络中基于差分隐私的隐私信息保护应用15-23
• 2.3.1 信息分析17-20
• 2.3.2 差分隐私保护过程20-23
• 2.4 隐私保护效果分析23-27
• 2.4.1 隐私保护预算 ? 对隐私保护的影响23-25
• 2.4.2 查询函数的敏感度 Δf对隐私保护的影响25-27
• 2.5 小结27-28
• 第3章 社交网络中基于用户隐私信息的链路预测算法28-38
• 3.1 引言28
• 3.2 前期准备28-29
• 3.2.1 网络结构分析28
• 3.2.2 用户信息分析28-29
• 3.3 基于用户信息的链路预测算法29-34
• 3.3.1 继承节点集30-31
• 3.3.2 隐私信息相似性及度信息比重计算31-34
• 3.3.3 连边得分34
• 3.4 仿真分析34-37
• 3.4.1 评价指标35
• 3.4.2 仿真结果及分析35-37
• 3.5 小结37-38
• 第4章 社交网络中基于用户行为关系及信息的链路预测算法38-53
• 4.1 引言38
• 4.2 前期准备38-39
• 4.3 基于用户行为关系及信息的链路预测算法39-50
• 4.3.1 用户行为关系分析及加权社交网络形成39-40
• 4.3.2 加权社交网络中基于用户隐私信息的链路预测算法40-50
• 4.4 仿真分析50-52
• 4.5 小结52-53
• 第5章 总结与展望53-55
• 5.1 总结53-54
• 5.2 展望54-55
• 参考文献55-60
• 致谢60-61
• 研究生学位期间主要研究成果61

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本文编号：932447