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摘 要
Abstract
1绪论
1.1研究背景及意义
1.2社会网络隐私保护技术
1.2.1 K-匿名
1.2.2 数据扰动
1.2.3 推演控制
1.2.4 差分隐私
1.3 研究的内容
1.4 论文组织结构
2 相关知识
2.1 社会网络概述
2.2 社会网络的隐私信息
2.2.1 结点信息隐私
2.2.2边信息隐私
2.2.3图性质隐私
2.3社会网络的数据可用性
2.4 分布式隐私保护技术
2.4.1 基于SMC模型的隐私保护
2.4.2 基于MapReduce框架的隐私保护
2.4.3 基于GraphX系统的隐私保护
2.5 本章小结
3 基于K-度匿名的分布式社会网络隐私保护方法
3.1 相关定义与概念
3.2 分布式结点分组
3.3 分布式k-degree匿名
3.4 分布式m-标签匿名
3.5 安全性分析
3.6 本章小结
4分布式个性化社会网络隐私保护方法
4.1相关定义及概念
4.2个性化的分布式PLRDPA算法
4.3 分布式匿名方法的扩展
4.4 本章小结
5 实验与分析
5.1 实验环境与数据集
5.2 算法性能分析
5.2.1 运行时间
5.2.2 加速比和规模可扩展性
5.3 数据可用性分析
5.3.1 图结构信息损失
5.3.2 查询准确性
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 结论
6.2 工作展望
参考文献
在校研究成果
致 谢
