面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法

来源 :郑州大学学报（理学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：dyc56

【摘要】

：

针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA).首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理.仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护.

【作者】

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刘振鹏董姝慧李泽园张庆文刘嘉航李小菲

【机构】

：

河北大学电子信息工程学院河北保定 071002;河北大学信息技术中心河北保定 071002;河北大学电子信息工程学院河北保定 071002;河北大学信息技术中心河北保定 071002

【出处】

：

郑州大学学报（理学版）

【发表日期】

：

2022年1期

【关键词】

：

社交网络数据挖掘个性化隐私保护聚类匿名

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