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基于梯度引导的社团隐匿扰动子结构优化方法
1
作者
俞山青
宋亦聃
+4 位作者
周金涛
周梦
李家祥
汪泽钰
宣琦
《计算机科学》
北大核心
2025年第9期376-387,共12页
社团检测是一种用于揭示网络聚集行为的技术,能够精准识别网络中的社团结构,帮助更好地理解复杂网络的内部组织和功能。然而,随着社团检测算法的快速发展,其中信息泄露和过度挖掘等诸多隐私问题也备受关注。因此,社团隐匿算法被广泛研究...
社团检测是一种用于揭示网络聚集行为的技术,能够精准识别网络中的社团结构,帮助更好地理解复杂网络的内部组织和功能。然而,随着社团检测算法的快速发展,其中信息泄露和过度挖掘等诸多隐私问题也备受关注。因此,社团隐匿算法被广泛研究,它通过构建扰动子结构来模糊网络中的社团结构,从而有效地降低社团检测算法的识别能力,实现隐私保护。在现有的扰动子结构优化方法中,基于遗传算法的方法表现较为突出,但这些方法在搜索解过程中缺少方向性指导,因此在构建扰动子结构的效果和效率上仍有提升空间。通过将梯度引导信息引入遗传算法搜索,可以优化扰动子结构的构建过程,从而提高社团隐匿的效果和效率。实验结果表明,在社团隐匿问题中加入梯度引导信息的遗传算法,在搜索扰动子结构方面显著优于其他基线方法,证明了其有效性。
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关键词
社团检测
社团隐匿
梯度优化
进化计算
扰动子结构
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题名
基于梯度引导的社团隐匿扰动子结构优化方法
1
作者
俞山青
宋亦聃
周金涛
周梦
李家祥
汪泽钰
宣琦
机构
浙江工业大学网络空间安全研究院
杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第9期376-387,共12页
基金
国家自然科学基金(62103374,U21B2001)
浙江省重点研发计划(2022C01018,2024C01025)。
文摘
社团检测是一种用于揭示网络聚集行为的技术,能够精准识别网络中的社团结构,帮助更好地理解复杂网络的内部组织和功能。然而,随着社团检测算法的快速发展,其中信息泄露和过度挖掘等诸多隐私问题也备受关注。因此,社团隐匿算法被广泛研究,它通过构建扰动子结构来模糊网络中的社团结构,从而有效地降低社团检测算法的识别能力,实现隐私保护。在现有的扰动子结构优化方法中,基于遗传算法的方法表现较为突出,但这些方法在搜索解过程中缺少方向性指导,因此在构建扰动子结构的效果和效率上仍有提升空间。通过将梯度引导信息引入遗传算法搜索,可以优化扰动子结构的构建过程,从而提高社团隐匿的效果和效率。实验结果表明,在社团隐匿问题中加入梯度引导信息的遗传算法,在搜索扰动子结构方面显著优于其他基线方法,证明了其有效性。
关键词
社团检测
社团隐匿
梯度优化
进化计算
扰动子结构
Keywords
Community detection
Community hiding
Gradient optimization
Evolutionary algorithm
Perturbed substructure
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于梯度引导的社团隐匿扰动子结构优化方法
俞山青
宋亦聃
周金涛
周梦
李家祥
汪泽钰
宣琦
《计算机科学》
北大核心
2025
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