基于启发式分析的大规模社会网络隐私保护-软件工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 ARCENGINE WITH OA INTEGRATED URBAN PLANNING INFORMATION PLATFORM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Software Engineering Author: Yang DianHui Advisor: Professor ZhouTao School : School of Information and Software Engineering 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 作者签名： 日期： 年 月 日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日 摘要 摘 要 社会网络往往是现实中许多真实复杂网络的抽象，现实世界中，社会网络随 处可见，例如博客、在线社交网站等。社会网络可以为用户提供一些可靠、及时、 高价值信息。目前，随着社会网络的迅速发展，网络规模急剧扩大，蕴含的数据 信息越来越丰富，然而这些数据往往涉及用户隐私信息及人们对隐私的关注度越 来越重视，这就需要采取相应的隐私保护措施。当前社会网络的隐私保护研究取 得了较大发展，但针对的网络规模有限，很少考虑百万、千万、甚至亿量级规模 的社会网络，且较少关注用户的个性化隐私保护需求及对网络的拓扑结构改变较 大，影响了网络数据的可再利用性等。 本文首先介绍了一些常用社会网络技术基础与传统的社会网络隐私保护的 一些基础理论知识，随后具体描述了一些经典的社会网络隐私保护模型，为我们 将要设计的隐私保护算法提供了理论指导。 基于上面的阐述，本文所设计的基于启发式分析的大规模社会网络的快速隐 私保护主要包括社会网络隐私保护的启发式分析技术与快速隐私保护两个方面。 首先，针对社会网络隐私保护的启发式分析，我们设计一个新的启发式分析函数 用于逼近多目标函数的最优解，减少隐私保护前后网络拓扑结构的改变；然后， 设计了针对大规模社会网络的快速隐私保护算法，包括快速社区挖掘技术、个性 化 K-Degree 匿名化、社区泛化与凝聚网络节点的同构等部分。此算法首先根据 网络的快速社区挖掘技术，把原始网络分解为一系列子网（即社区结构），再分 布式对各个规模相对较少的子网实施个性化 K-Degree 匿名化，随后，泛化社区 结构，形成凝聚网络。然后对凝聚网络进行节点同构处理，实现凝聚网络同度节 点的一阶邻居拓扑结构相似，形成最终匿名化网络。最后，通过真实社会网络数 据对所设计的算法进行实验分析，进而说明算法的性能，最终实现了大规模社会 网络的快速隐私保护及用户的个性化隐私保护需求，且减少了对网络拓扑结构的 改变。 关键字： 社会网络, 隐私保护，社区挖掘，启发式函数，K-Degree 匿名化 I ABSTRAC ABSTRACT Social network is often the abstraction of many real complicated network in reality, In the real world, the social network can be found everywhere, such as blogs, online social websites, and etc. The social network can provide people with some reliable, timely and high value information. At present, with the rapid development of the social network, the size of th