基于Pregel的分布式保护节点影响力匿名算法

• 作者: 刘娇 张换香 张晓琳 李健 高鹭
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 社会网络 影响力 Pregel k-核 社区结构
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3428-3432
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0294

摘要

针对当前社会网络图数据规模不断增加,现有匿名算法大多只考虑匿名隐私强度,忽略匿名后节点影响力变化的问题进行了研究.基于Pregel模型提出分布式保护节点影响力的匿名算法(anonymous protecting in-fluence of nodes,APIN).算法分解社会网络图得到k-核图,核数代表节点影响力,分裂节点匿名的同时保证原节点核数不变,从而保证节点影响力不变.为了提高APIN算法隐私保护强度,针对社区结构提出保护社区中节点影响力的社会网络匿名算法(anonymous protecting influence of nodes in community,APINC),基本思想是在社区中实现δ-shell安全分组,从而达到δ-核匿名.在真实社会网络数据实验表明,所提出的算法在保持节点影响力的同时很好地保护了图结构性质;最后展望了下一步研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高鹭		24	106	4.0	10.0
2	张晓琳		118	423	10.0	15.0
3	张换香		24	33	3.0	5.0
4	李健		6	3	1.0	1.0
5	刘娇		20	13	2.0	3.0