基于k-subgrap算法的社交网络隐私保护研究

摘要：

针对社交网络隐私保护问题，本文提出一种新的隐私保护方法——k-subgraph划分算法，它通过对社交网络进行分割，通过泛化顶点标签和扰乱图的结构特征，来对社交网络进行匿名化处理，拟达到隐私保护的目的；仿真实验表明，该方法可以有效地保护社交网络中个体的隐私信息，同时保证了社交网络中匿名数据的可用性。

关键词：社交网络、隐私保护、隐私规则、泛化、数据发布、信息损失

分类号：TP393.02(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关项目No.122102210510资助；河南省教育厅科技攻关项目No.13A520786资助。

在线出版日期：2015-02-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：155-157,171