论文研究基于节点分割的权重序列隐私保护研究.pdf

针对加权社会网络的数据发布和权重序列攻击，提出采用基于节点分割的权重序列匿名方法实现网络结构、边权重以及权重序列的隐私保护。此方法在图的边空间概念的基础上，采用节点聚类分割思想构建加权社会网络的向量集模型，利用边的介数中心性重新分配权重，通过组内直径距离和节点的相对距离调整权重序列，利用加权欧氏距离构建候选向量集，从候选向量集中选取向量实现社会网络的数据发布。此方法在保证隐私安全的前提下，保证了社会网络分析需要的结构特征、发布数据的有效性以及有效地抵御了权重序列攻击。