圖數(shù)據(jù)作為社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的重要存儲模式,在網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方面發(fā)揮著重要作用。圖中的三角形是研究社交網(wǎng)絡(luò)模型的重要角色,通過三角形,分析者可以識別出社交網(wǎng)絡(luò)中有著重要地位的角色,可以發(fā)現(xiàn)小團體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以區(qū)分出垃圾郵件的主人。因此,直接發(fā)布圖中的三角形信息會帶來用戶隱私的泄露問題。針對圖上三角計算這一重要參數(shù)的隱私泄露問題,節(jié)點差分隱私保護技術(shù)基于其嚴(yán)格的數(shù)據(jù)理論證明,可以有效地保護圖上任一節(jié)點的隱私信息不被披露,在保證隱私性的同時保留了數(shù)據(jù)的可用性,完善了發(fā)布數(shù)據(jù)的安全性。直接發(fā)布滿足節(jié)點差分隱私的三角計算相關(guān)數(shù)據(jù)信息,會帶來極大的噪聲量,在大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)上這種噪聲量會使得加噪后的數(shù)據(jù)可用性變得極差,而適當(dāng)?shù)膭h除不必要的連邊,將節(jié)點三角個數(shù)控制在設(shè)定的閾值參數(shù)內(nèi)則可有效地控制噪聲量的大小,大大降低滿足差分隱私所需要添加的噪聲量,從而在發(fā)布數(shù)據(jù)的隱私性和可用性之間取得最優(yōu)的平衡�；谠搫h邊預(yù)處理模式下,對節(jié)點三角計算的累積發(fā)布比非累積發(fā)布效果更好。同時,針對節(jié)點本地聚類系數(shù),在三角計算的發(fā)布基礎(chǔ)上,通過將聚類系數(shù)先分組再查詢的方法,差分隱私保護技術(shù)也可以實現(xiàn)很好的發(fā)布效果。實驗表明... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與目標(biāo)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 問題分析與定義
    2.1 問題概述
    2.2 差分隱私
    2.3 節(jié)點差分隱私與邊差分隱私
    2.4 三角計算滿足節(jié)點差分隱私的定義
    2.5 本章小結(jié)
3 滿足節(jié)點差分隱私的三角計算發(fā)布方法
    3.1 圖三角計算的全局敏感度
    3.2 幾種圖預(yù)處理方法
    3.3 改進圖預(yù)處理方法
    3.4 兩種發(fā)布方法
    3.5 本章小結(jié)
4 滿足節(jié)點差分隱私的節(jié)點本地聚類系數(shù)發(fā)布方法
    4.1 節(jié)點本地聚類系數(shù)
    4.2 節(jié)點本地聚類系數(shù)的直接發(fā)布
    4.3 節(jié)點本地聚類系數(shù)的分組再發(fā)布
    4.4 本章小結(jié)
5 實驗分析與討論
    5.1 實驗設(shè)計
    5.2 節(jié)點三角計算直方圖發(fā)布實驗
    5.3 節(jié)點本地聚類系數(shù)直方圖發(fā)布實驗
    5.4 λ的選擇策略實驗
    5.5 L1距離和KS距離檢測
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的國家發(fā)明專利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目



本文編號：2971867