随着网络技术快速发展，大量在线社会网络的建立和使用，越来越多的人参加到社会网络中分享和交流信息，而在这种交互过程中，就会产生大量的数据。这些数据中包含有一部分是用户不想被他人知道的，例如，患有某种疾病，而这些通常可以被认为是个人的隐私信息。为了揭露隐藏的社会模式，各种各样的社会网络分析方法和挖掘技术被使用，一些社会网络数据也被公开，人们的隐私开始受到侵犯。另外，人们也越来越认识到隐私的重要性，隐私保护的意识也逐渐增加。因此，社会网络数据发布的隐私保护成为人们关心的一个问题。由于社会网络结构的复杂性，很多信息都可以被认为是需要保护的隐私。大多数研究只能保护一种隐私。在线社会网络涉及到网络实体的隐私信息，因而网络的数据不能直接发布。在保证发布数据可用的前提下，对社会网络数据采取一定的保护措施，才能在受到攻击时不泄露实体的隐私。直接去除实体的属性进行匿名时，如果攻击者有结构背景知识，还可从网络中将实体识别出来。针对社会网络的隐私保护提出了可应用于社会网络的(α, k)-匿名方法，在进行匿名时考虑社会网络中节点和节点之间的关系，采用基于聚类的方法，对节点属性及节点之间的关系进行保护。每个聚类中的节点数至少为k个，聚类中任一敏感属性值相关的节点百分比不高于α，并且聚类过程产生的信息损失要小。可以通过设置参数来控制不同的信息损失之间的关系。理论分析与实验结果表明，基于社会网络的(α, k)-匿名方法能在信息损失尽可能小的情况下有效地保护隐私，并且能够防止节点识别与节点之间的关系的泄露。