基于聚类的动态社交网络隐私保护方法

• 作者: 林九川 谷勇浩 郭达
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态社交网络 隐私保护 聚类 信息损失度 隐匿率
• 年，卷（期）: 2015,（Z1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 126-130
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015290

摘要

由于社交网络图结构的动态变化特性,需要采用有效的动态隐私保护方法.针对现有动态数据发布隐私保护方法中存在的攻击者背景知识单一、对图结构动态变化适应性较低等问题,提出基于聚类的动态图发布隐私保护方法.分析表明,该方法能抵御多种背景知识攻击,同时对社交网络图结构动态变化具有较好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷勇浩	北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	13	37	4.0	5.0
2	林九川		9	70	3.0	8.0
3	郭达	北京邮电大学电子工程学院	10	39	3.0	6.0