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黄海平;严，赵;唐雄;肖，傅;李，齐

基于社区密度聚合和矩阵扰动的差异隐私保护方案。 （英语） Zbl 07830651号

信息科学。 615, 167-190 (2022).
摘要：随着社交网络的发展和普及，个人数据的安全问题亟待有效解决。我们提出了一种基于社区密度聚集和矩阵扰动（MPCD）的社交网络数据差异隐私保护方案，并引入相关系数（k）来保护边缘相关数据的差异隐私和可用性。我们采用社区结构快速识别算法来识别社会网络结构标签，实现社区节点的标签聚合。结合二叉树的结构，我们使用自适应方法来识别生成的上三角邻接矩阵的稠密区域。我们扰动所识别稠密区域的边缘连接概率，并通过边缘优化分配重建受扰动的邻接矩阵，以发布最终的网络图，这可以提高算法的效率和数据的可用性。此外，我们在四个社交网络数据集上对我们的方法进行了实验评估，结果表明，发布的网络图具有更好的数据可用性和隐私保护，并且比四个经典方案具有更高的执行效率。

MSC公司：

68第27页 数据隐私
91天30分 社交网络；意见动态

关键词：

社交网络;差异隐私;社区检测;密度聚集;矩阵摄动

软件：

私人KV
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Huang}等人，《信息科学》。615167-190（2022；Zbl 07830651）
全文： 内政部

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