【摘 要】
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针对加权社会网络的发布,提出了一种基于随机投影的隐私保护方法——向量集随机投影,该方法通过对加权社会网络的结构和边权重进行干扰实现敏感信息的隐私保护.通过对加权社
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,沈阳大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61003288,61111130184);国家教育部博士点基金资助项目(20093227110005);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CX10B_006X)资助
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针对加权社会网络的发布,提出了一种基于随机投影的隐私保护方法——向量集随机投影,该方法通过对加权社会网络的结构和边权重进行干扰实现敏感信息的隐私保护.通过对加权社会网络进行分割,得到节点数相同的若干个子网络;依据边空间理论,采用由边信息构建的向量描述子网络,构建加权社会网络的向量集作为发布模型;利用随机投影技术对原始向量集进行降维操作得到目标向量集;依据目标向量集构建加权社会网络的发布集.实验结果表明,向量集随机投影方法能够在确保隐私信息安全的同时仍然保护社会网络分析所需要的某些结构特征.
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