| 社交网络链路预测的个性化隐私保护方法 |
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| 引用本文： | 孟绪颖,张琦佳,张瀚文,张玉军,赵庆林.社交网络链路预测的个性化隐私保护方法[J].计算机研究与发展,2019,56(6):1244-1251. |
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| 作者姓名： | 孟绪颖 张琦佳 张瀚文 张玉军 赵庆林 |
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| 作者单位： | 中国科学院计算技术研究所 北京 100190;中国科学院大学 北京100049;澳门科技大学 澳门 519020 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家国际科技合作专项基金;国家国际科技合作专项基金 |
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| 摘 要： | 链路预测(link prediction)是社交网络中社交关系预测和推荐的重要手段,然而链路预测过程中需要大量用户个人信息,带来了极大的隐私泄露的危险.用户很可能拒绝提供链路预测需要的信息,这将导致链路预测效果的下降,从而会进一步伤害用户体验.为了打消用户隐私泄露的顾虑,激励用户为链路预测提供更多的数据,提出了一种社交网络链路预测的个性化隐私保护方法.摆脱了对服务商的完全依赖,让用户和服务商共同合作来完成链路预测;为敏感信息和非敏感信息添加不同强度的噪声干扰,保护敏感链路不被泄露的同时维持较好的链路预测效果;并根据用户个性化的隐私设置,保证用户的敏感链路不会被公开的非敏感链路反推.最后,理论证明了提出的方法可以满足ε-差分隐私,并在真实数据集上验证了PrivLP能够在维持较高的链路预测准确性的前提下有效提升隐私保护效果.
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| 关 键 词： | 链路预测 社交网络 隐私保护 个性化 差分隐私 |
Personalized Privacy Preserving Link Prediction in Social Networks |
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| Meng Xuying,Zhang Qijia,Zhang Hanwen,Zhang Yujun,Zhao Qinglin.Personalized Privacy Preserving Link Prediction in Social Networks[J].Journal of Computer Research and Development,2019,56(6):1244-1251. |
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| Authors: | Meng Xuying Zhang Qijia Zhang Hanwen Zhang Yujun Zhao Qinglin |
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| Affiliation: | (Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049;Macao University of Science and Technology,Macao 519020) |
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| Abstract: | Meng Xuying;Zhang Qijia;Zhang Hanwen;Zhang Yujun;Zhao Qinglin(Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049;Macao University of Science and Technology,Macao 519020) |
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| Keywords: | link prediction social network privacy protection personalized differential privacy |
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