| 权重社交网络隐私保护中的差分隐私算法 |
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| 引用本文： | 王丹,龙士工. 权重社交网络隐私保护中的差分隐私算法[J]. 计算机工程, 2019, 0(4): 114-118 |
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| 作者姓名： | 王丹 龙士工 |
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| 作者单位： | 1.贵州大学贵州省公共大数据重点实验室;2.贵州大学计算机科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 贵州省公共大数据重点实验室开放项目(2017001) |
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| 摘 要： | 针对社交网络的边权重隐私泄露问题,提出一种权重社交网络隐私保护算法。利用无向有权图表示社交网络,把边权重序列作为一个无归属直方图处理,将包含敏感信息的权重加入拉普拉斯噪声以满足差分隐私保护要求。为减少噪音量,对直方图中具有相同计数的桶合并成组,根据组间k-不可区分性来保证差分隐私保护要求,通过对原始的权重序列进行一致性推理保持网络最短路径不变。理论分析和实验结果表明,该算法能够满足差分隐私保护要求,且提高了信息发布的准确性和实用性。
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| 关 键 词： | 社交网络 差分隐私 隐私保护 最短路径 边权重 |
Differential Privacy Algorithm for Privacy Protection in Weighted Social Network |
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| WANG Dan,LONG Shigong. Differential Privacy Algorithm for Privacy Protection in Weighted Social Network[J]. Computer Engineering, 2019, 0(4): 114-118 |
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| Authors: | WANG Dan LONG Shigong |
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| Affiliation: | (Guizhou Provincial Key Laboratory of Public Big Data,Guizhou University,Guiyang 550025,China;College of Computer Science and Technology,Guizhou University,Guiyang 550025,China) |
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| Abstract: | WANG Dan;LONG Shigong(Guizhou Provincial Key Laboratory of Public Big Data,Guizhou University,Guiyang 550025,China;College of Computer Science and Technology,Guizhou University,Guiyang 550025,China) |
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| Keywords: | social network differential privacy privacy protection shortest path edge weight |
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