基于k-subgraph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,该方法可以有效的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。