一种带权重社会网络的泛化方法

摘要

本发明公开了一种带权重社会网络的泛化方法，包括：对节点依节点度进行降序排序并分组；泛化已经存在的边的权重，并计算边存在概率；根据匿名组内节点度数不相同的情况寻找候选节点作为新邻居，增加边、安排新边权重并计算边存在概率；遍历所有匿名组集后抽取所有节点敏感属性形成敏感属性包；计算节点间的敏感属性包的最大相似性，根据泛化树，得到敏感属性包的泛化包；遍历K‑权重匿名组集，得到满足K‑Weighted‑inv‑l‑diversity anonymous图。与现有技术相比，本发明考虑了边的权重，并且考虑了多敏感属性的问题，使得隐私保护方法更加适用于实际的社会网络，可以更好地保护带权重图中的多敏感属性。