圖數(shù)據(jù)發(fā)布隱私保護(hù)的聚類匿名方法
[Abstract]:The huge amount of information accumulated in social networks constitutes a kind of map big data. In order to prevent privacy leaks, anonymous processing is usually needed when publishing this kind of data. Because the existing anonymous scheme is difficult to prevent the attack with structure and attribute information as the background knowledge, a method of clustering anonymous attribute graph based on node connection structure and attribute value is studied, and the attribute graph is used to represent the social network data. According to the structure and attribute similarity of nodes, all nodes in the graph are clustered into some superpoints containing the number of nodes not less than k, especially for the anonymous processing of each superpoint. In this method, the subgraph concealment and attribute generalizability of hyperpoints can prevent all recognition attacks based on structure and attribute background knowledge respectively. In addition, the clustering process balances the connection tightness between nodes and the similarity of attribute values, which is helpful to reduce the total information loss of structure and attributes, and to maintain the availability of data. Experimental results show that the method is effective in realizing algorithm function and reducing information loss.
【作者單位】: 同濟(jì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;江西科技師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;嵌入式系統(tǒng)與服務(wù)計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(同濟(jì)大學(xué));江西科技學(xué)院信息工程學(xué)院;南通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61762044,71561013,61402244) 江西科技師范大學(xué)重點(diǎn)科研項(xiàng)目(2016XJZD002)~~
【分類號(hào)】:TP309
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2332022
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