各类移动社交网络应用的发展促使了海量网络用户的出现,从而形成了大规模的社交图结构数据.这些图结构数据中包含着大量的用户隐私信息,因此发布之前需要进行隐私保护处理以防数据遭到泄露.同时,用户间错综复杂的社交关系并非均等,个体...各类移动社交网络应用的发展促使了海量网络用户的出现,从而形成了大规模的社交图结构数据.这些图结构数据中包含着大量的用户隐私信息,因此发布之前需要进行隐私保护处理以防数据遭到泄露.同时,用户间错综复杂的社交关系并非均等,个体间关系的强弱可能直接影响到隐私的分布和保护的效率.目前存在相当多的针对无权值的社交网络图数据的隐私保护方法,但这些方法不能直接应用于带权值(社交关系敏感程度不均等)的社交网络图数据中.为解决这一问题,提出一种基于非交互的差分隐私保护模型的带权值的社交网络图扰动方法dp-noisy,可实现对边权值以及图结构的强保护.该方法基于单源最短路径约束模型来添加扰动噪音,根据不同的权值划分出关键边和非关键边,有效减少了需要扰动的边关系.实验结果表明:在大规模数据集中(节点数为30000),dp-noisy在运行效率上比K-MPNP(K-shortest path privacy)提高了47.3%,比LWSPA(protection algorithm based on Laplace noise for weighted social networks)提高了41.8%,比DER(density-based exploration and reconstruc-tion)提高了52.6%.在相似的数据隐私保护程度下,dp-noisy的数据可用性比lp-noisy提高了10%,显著优于DER的数据可用性,略好于LWSPA.此外,dp-noisy的平均扰动质量比lp-noisy提高了14%,比DER提高了11.3%,比K-MPNP提高了27%;在达到最优数据效用时(ε=10),dp-noisy的平均扰动质量比LWSPA提高了6%.综上,dp-noisy具有较高的运行效率和数据效用,同时满足抵御图结构攻击的特性,可适用于大规模的社交网络数据分析.展开更多
图在计算机领域是一种重要的数据结构,可以用来描述事物之间的复杂关系。图的节点和边具备一个或者多个不同的属性。如何结合属性对图进行聚类是目前所面临的一个新的挑战。目前的属性图聚类算法,多存在聚类效果差,消耗资源多,效率低等...图在计算机领域是一种重要的数据结构,可以用来描述事物之间的复杂关系。图的节点和边具备一个或者多个不同的属性。如何结合属性对图进行聚类是目前所面临的一个新的挑战。目前的属性图聚类算法,多存在聚类效果差,消耗资源多,效率低等缺点。针对以上问题,提出一种基于最短距离的加权属性图聚类算法WASP(weighted attribute graph clustering algorithm based on shortest path),建立加权属性无向图模型,在此模型上基于最短路径算法度量节点间的关联度,以此为原则选取新的聚类中心对图进行聚类。实验表明,新的聚类算法具有更高效的聚类效果。展开更多
文摘各类移动社交网络应用的发展促使了海量网络用户的出现,从而形成了大规模的社交图结构数据.这些图结构数据中包含着大量的用户隐私信息,因此发布之前需要进行隐私保护处理以防数据遭到泄露.同时,用户间错综复杂的社交关系并非均等,个体间关系的强弱可能直接影响到隐私的分布和保护的效率.目前存在相当多的针对无权值的社交网络图数据的隐私保护方法,但这些方法不能直接应用于带权值(社交关系敏感程度不均等)的社交网络图数据中.为解决这一问题,提出一种基于非交互的差分隐私保护模型的带权值的社交网络图扰动方法dp-noisy,可实现对边权值以及图结构的强保护.该方法基于单源最短路径约束模型来添加扰动噪音,根据不同的权值划分出关键边和非关键边,有效减少了需要扰动的边关系.实验结果表明:在大规模数据集中(节点数为30000),dp-noisy在运行效率上比K-MPNP(K-shortest path privacy)提高了47.3%,比LWSPA(protection algorithm based on Laplace noise for weighted social networks)提高了41.8%,比DER(density-based exploration and reconstruc-tion)提高了52.6%.在相似的数据隐私保护程度下,dp-noisy的数据可用性比lp-noisy提高了10%,显著优于DER的数据可用性,略好于LWSPA.此外,dp-noisy的平均扰动质量比lp-noisy提高了14%,比DER提高了11.3%,比K-MPNP提高了27%;在达到最优数据效用时(ε=10),dp-noisy的平均扰动质量比LWSPA提高了6%.综上,dp-noisy具有较高的运行效率和数据效用,同时满足抵御图结构攻击的特性,可适用于大规模的社交网络数据分析.
文摘图在计算机领域是一种重要的数据结构,可以用来描述事物之间的复杂关系。图的节点和边具备一个或者多个不同的属性。如何结合属性对图进行聚类是目前所面临的一个新的挑战。目前的属性图聚类算法,多存在聚类效果差,消耗资源多,效率低等缺点。针对以上问题,提出一种基于最短距离的加权属性图聚类算法WASP(weighted attribute graph clustering algorithm based on shortest path),建立加权属性无向图模型,在此模型上基于最短路径算法度量节点间的关联度,以此为原则选取新的聚类中心对图进行聚类。实验表明,新的聚类算法具有更高效的聚类效果。
