【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)中積累的海量信息構(gòu)成一類圖大數(shù)據(jù),為防范隱私泄露,一般在發(fā)布此類數(shù)據(jù)時(shí)需要做匿名化處理.針對現(xiàn)有匿名方案難以防范同時(shí)以結(jié)構(gòu)和屬性信息為背景知識的攻擊的不足,研究一種基于節(jié)點(diǎn)連接結(jié)構(gòu)和屬性值的屬性圖聚類匿名化方法,利用屬性圖表示社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),綜合根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的結(jié)構(gòu)和屬性相似度,將圖中所有節(jié)點(diǎn)聚類成一些包含節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不小于k的超點(diǎn),特別針對各超點(diǎn)進(jìn)行匿名化處理.該方法中,超點(diǎn)的子圖隱匿和屬性概化可以分別防范一切基于結(jié)構(gòu)和屬性背景知識的識別攻擊.另外,聚類過程平衡了節(jié)點(diǎn)間的連接緊密性和屬性值相近性,有利于減小結(jié)構(gòu)和屬性的總體信息損失值,較好地維持?jǐn)?shù)據(jù)的可用性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法在實(shí)現(xiàn)算法功能和減少信息損失方面的有效性.
[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】：TP309

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本文編號：2332022