本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中基于隱私的鏈路預(yù)測算法研究

  更多相關(guān)文章： 社交網(wǎng)絡(luò) 鏈路預(yù)測 隱私保護 差分隱私

【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用,鏈路預(yù)測成為一個重要的研究方向。社交網(wǎng)絡(luò)是真實社會關(guān)系的影射,個人用戶本身存在許多隱私信息,并且這些隱私信息對鏈路預(yù)測有很大影響。因此,使用用戶的隱私信息研究社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測算法具有非常重要的意義。本論文通過分析社交網(wǎng)絡(luò)中存在的用戶隱私信息,研究了用戶隱私信息發(fā)布的隱私保護問題,著重研究了有向社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測算法以及有向加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測算法。論文的研究工作得到國家自然科學(xué)基金青年基金(NO.61401015)的支持,主要研究的內(nèi)容及取得的成果如下:1.分析社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的隱私信息泄露可能會對用戶造成威脅的問題,使用基于差分隱私的直方圖發(fā)布方法處理用戶的隱私信息。該方法考慮了隱私信息發(fā)布的安全問題,在保證信息發(fā)布后有一定的可用性的前提下對用戶的隱私信息進行處理,使得發(fā)布后的信息與發(fā)布前的信息有一定的差別,進而使得用戶的隱私信息不被泄露。理論分析與實驗結(jié)果表明,使用該方法處理過的社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的隱私信息可以保證這些隱私信息數(shù)據(jù)安全發(fā)布。2.分析用戶隱私信息及用戶節(jié)點度信息對鏈路預(yù)測的影響,提出了一種基于用戶隱私信息的鏈路預(yù)測算法。該算法綜合考慮了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的隱私信息以及用戶節(jié)點度信息,使用處理后的隱私信息計算用戶信息的相似度,同時還分析了節(jié)點度的分布情況以及網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,使得提出的鏈路預(yù)測方法更符合社交網(wǎng)絡(luò)的實際情況。仿真分析表明,該算法提高了預(yù)測結(jié)果的精確度。3.分析社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為關(guān)系,并結(jié)合用戶的隱私信息,提出了一種基于用戶行為關(guān)系及信息的鏈路預(yù)測算法。該算法考慮了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的一些互動行為特征,對網(wǎng)絡(luò)進行加權(quán)處理,并在處理后的網(wǎng)絡(luò)中考慮用戶的隱私信息,分析用戶的信息興趣偏好,給出一種有向加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測方法。仿真分析表明,使用該算法得到的預(yù)測結(jié)果有很高的預(yù)測精確度。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 鏈路預(yù)測 隱私保護 差分隱私
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 緒論7-14
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-12
• 1.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)中的隱私信息保護8-10
• 1.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測方法10-11
• 1.2.3 加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測方法11-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排12-14
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容12-13
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排13-14
• 第2章 社交網(wǎng)絡(luò)中基于差分隱私的隱私信息保護應(yīng)用14-28
• 2.1 引言14
• 2.2 前期準(zhǔn)備14-15
• 2.2.1 基礎(chǔ)知識14
• 2.2.2 差分隱私保護機制14-15
• 2.2.3 基于差分隱私的直方圖發(fā)布方法15
• 2.3 社交網(wǎng)絡(luò)中基于差分隱私的隱私信息保護應(yīng)用15-23
• 2.3.1 信息分析17-20
• 2.3.2 差分隱私保護過程20-23
• 2.4 隱私保護效果分析23-27
• 2.4.1 隱私保護預(yù)算 ? 對隱私保護的影響23-25
• 2.4.2 查詢函數(shù)的敏感度 Δf對隱私保護的影響25-27
• 2.5 小結(jié)27-28
• 第3章 社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶隱私信息的鏈路預(yù)測算法28-38
• 3.1 引言28
• 3.2 前期準(zhǔn)備28-29
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析28
• 3.2.2 用戶信息分析28-29
• 3.3 基于用戶信息的鏈路預(yù)測算法29-34
• 3.3.1 繼承節(jié)點集30-31
• 3.3.2 隱私信息相似性及度信息比重計算31-34
• 3.3.3 連邊得分34
• 3.4 仿真分析34-37
• 3.4.1 評價指標(biāo)35
• 3.4.2 仿真結(jié)果及分析35-37
• 3.5 小結(jié)37-38
• 第4章 社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶行為關(guān)系及信息的鏈路預(yù)測算法38-53
• 4.1 引言38
• 4.2 前期準(zhǔn)備38-39
• 4.3 基于用戶行為關(guān)系及信息的鏈路預(yù)測算法39-50
• 4.3.1 用戶行為關(guān)系分析及加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)形成39-40
• 4.3.2 加權(quán)社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶隱私信息的鏈路預(yù)測算法40-50
• 4.4 仿真分析50-52
• 4.5 小結(jié)52-53
• 第5章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 總結(jié)53-54
• 5.2 展望54-55
• 參考文獻55-60
• 致謝60-61
• 研究生學(xué)位期間主要研究成果61

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本文編號：932447