隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,越來越多的人們投入到這場新的社交盛宴里,他們通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)溝通交流、分享信息,其中沉淀下來的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和用戶個(gè)人信息,具有非常重要的商業(yè)價(jià)值,吸引著越來越多的研究者來研究開發(fā)這一寶貴的財(cái)富。如何在保證用戶隱私的同時(shí),挖掘更多有價(jià)值的信息,是擺在每一個(gè)研究者面前的挑戰(zhàn)。而另一方面,社交網(wǎng)站為了提高用戶參與和分享的積極性,默認(rèn)將隱私保護(hù)等級設(shè)置為較低,使得大多數(shù)用戶敏感信息都沒有很好地得到保護(hù)。針對上述情況,本文將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)分為人際關(guān)系的隱私保護(hù)和個(gè)人信息的隱私保護(hù)。分別開展了基于譜約束和敏感區(qū)劃分的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)人際關(guān)系隱私保護(hù)和個(gè)人隱私保護(hù)參數(shù)自動(dòng)設(shè)置系統(tǒng)的研究工作,內(nèi)容包括：1、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人際關(guān)系的隱私保護(hù)問題。既注重社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)又關(guān)注擾動(dòng)后的數(shù)據(jù)可用性。為此本文做了以下兩點(diǎn)改進(jìn)：（1）提出了新的“交通樞紐式”敏感區(qū)劃分方法,改進(jìn)敏感區(qū)劃分算法,使得保護(hù)對象更為明確。（2）結(jié)合上面的敏感區(qū)劃分算法,研究并改進(jìn)了原有的頻譜擾動(dòng)算法,能很好地維持了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可利用性,同時(shí)又具有較好的隱私保護(hù)程度。2、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的訪問控制問題。訪問控制關(guān)注“好友”對用戶隱私信息的... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)
        1.2.2 基于訪問控制的隱私保護(hù)
    1.3 研究內(nèi)容和論文組織
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 論文內(nèi)容框架
第2章 相關(guān)理論與算法
    2.1 引言
    2.2 頻譜擾動(dòng)算法
        2.2.1 譜約束條件
        2.2.2 基于譜約束的擾動(dòng)算法
    2.3 支持向量機(jī)算法
        2.3.1 支持向量機(jī)分類器
        2.3.2 非平衡數(shù)據(jù)SVM分類方法
    2.4 遺傳算法
        2.4.1 初步了解遺傳算法
        2.4.2 遺傳算法基本流程
    2.5 貝葉斯算法
        2.5.1 貝葉斯分類方法基礎(chǔ)
        2.5.2 貝葉斯分類原理和流程
    2.6 社區(qū)劃分算法
        2.6.1 非重疊社區(qū)劃分算法現(xiàn)狀
        2.6.2 重疊社區(qū)劃分算法
第三章 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)人際關(guān)系的隱私保護(hù)設(shè)計(jì)與可用性分析
    3.1 引言
    3.2 典型的圖發(fā)布中的人際關(guān)系隱私保護(hù)方法
    3.3 基于譜約束和敏感區(qū)劃分的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)擾動(dòng)方法設(shè)計(jì)
        3.3.1 總體架構(gòu)
        3.3.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.3.3 敏感邊敏感區(qū)劃分算法
    3.4 基于譜約束和敏感區(qū)劃分的擾動(dòng)算法設(shè)計(jì)
    3.5 人際關(guān)系隱私保護(hù)算法的可用性分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.5.1 算法可用性分析
        3.5.2 人際關(guān)系隱私保護(hù)算法實(shí)驗(yàn)
        3.5.3 圖的結(jié)構(gòu)特性分析實(shí)驗(yàn)
    3.6 小結(jié)
第四章 個(gè)人隱私保護(hù)參數(shù)自動(dòng)設(shè)置系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 引言
    4.2 個(gè)人隱私保護(hù)參數(shù)自動(dòng)設(shè)置系統(tǒng)總體框架
    4.3 社區(qū)信息的提取
        4.3.1 節(jié)點(diǎn)分裂
    4.4 偏好模型的設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 一種用于數(shù)據(jù)集不平衡的SVM學(xué)習(xí)算法UBSVM
        4.4.2 優(yōu)化學(xué)習(xí)參數(shù)選擇
        4.4.3 隱私偏好模型設(shè)計(jì)
        4.4.4 隱私偏好模型設(shè)置實(shí)驗(yàn)
    4.5 個(gè)人隱私保護(hù)參數(shù)自動(dòng)設(shè)置系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        4.5.1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
        4.5.2 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)
    4.6 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3094495