基于节点分割的权重序列隐私保护研究

针对加权社会网络的数据发布和权重序列攻击,提出采用基于节点分割的权重序列匿名方法实现网络结构、边权重以及权重序列的隐私保护。此方法在图的边空间概念的基础上,采用节点聚类分割思想构建加权社会网络的向量集模型,利用边的介数中心性重新分配权重,通过组内直径距离和节点的相对距离调整权重序列,利用加权欧式距离构建候选向量集,从候选向量集中选取向量实现社会网络的数据发布。此方法在保证隐私安全的前提下,保证了社会网络分析需要的结构特征、发布数据的有效性以及有效地抵御了权重序列攻击。