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基于关键节点与连接关系的社交网络隐私保护方法研究
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基于关键节点与连接关系的社交网络隐私保护方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
　　　　1.1 研究背景及意义第16-17页
　　　　1.2 国内外研究现状第17-19页
　　　　　　　　1.2.1 图匿名化隐私保护技术研究第17-18页
　　　　　　　　1.2.2 随机扰动隐私保护技术研究第18页
　　　　　　　　1.2.3 基于聚类的隐私保护技术研究第18-19页
　　　　1.3 研究存在的问题第19-20页
　　　　1.4 研究内容和结构安排第20-22页
　　　　　　　　1.4.1 研究内容第20页
　　　　　　　　1.4.2 结构安排第20-22页
第二章 社交网络及隐私保护相关理论与研究第22-36页
　　　　2.1 社交网络的相关基础知识第22-25页
　　　　　　　　2.1.1 社交网络的基本元素第22-23页
　　　　　　　　2.1.2 社交网络的统计特性第23-24页
　　　　　　　　2.1.3 社交网络的数据模型第24-25页
　　　　2.2 社交网络数据发布模型第25-26页
　　　　2.3 社交网络的隐私信息第26-27页
　　　　　　　　2.3.1 用户身份隐私第26-27页
　　　　　　　　2.3.2 连接关系隐私第27页
　　　　　　　　2.3.3 网络统计特征隐私第27页
　　　　2.4 社交网络中的攻击模型第27-30页
　　　　2.5 社交网络隐私保护技术第30-34页
　　　　　　　　2.5.1 用户身份隐私保护技术第30-32页
　　　　　　　　2.5.2 连接关系隐私保护技术第32-33页
　　　　　　　　2.5.3 内容隐私保护技术第33-34页
　　　　2.6 本章小结第34-36页
第三章 基于关键节点与连接关系的社交网络隐私保护方法第36-52页
　　　　3.1 系统模型第36-38页
　　　　　　　　3.1.1 场景描述第36-37页
　　　　　　　　3.1.2 需求分析第37-38页
　　　　3.2 随机游走理论第38-42页
　　　　　　　　3.2.1 随机游走模型第38-39页
　　　　　　　　3.2.2 马尔可夫链第39-40页
　　　　　　　　3.2.3 图上的随机游走第40-41页
　　　　　　　　3.2.4 随机游走的性质第41-42页
　　　　3.3 算法的设计与实现第42-50页
　　　　　　　　3.3.1 KLPP基本架构第42-43页
　　　　　　　　3.3.2 节点聚类第43-45页
　　　　　　　　3.3.3 关键节点度扰动第45-47页
　　　　　　　　3.3.4 连接扰动第47-50页
　　　　　　　　3.3.5 社区间随机扰动第50页
　　　　3.4 本章小结第50-52页
第四章 仿真实验与结果分析第52-76页
　　　　4.1 实验目的第52页
　　　　4.2 实验环境与数据集第52-55页
　　　　4.3 性能评估指标第55-58页
　　　　　　　　4.3.1 可用性指标第55-57页
　　　　　　　　4.3.2 隐私性指标第57-58页
　　　　4.4 实验设计及结果分析第58-74页
　　　　　　　　4.4.1 实验1验证KLPP算法的度扰动效果与度分布保留效果第58-60页
　　　　　　　　4.4.2 实验2验证KLPP算法扰动后的网络的可用性第60-63页
　　　　　　　　4.4.3 实验3验证KLPP算法扰动后的网络的连接隐私保护效果第63-67页
　　　　　　　　4.4.4 实验4对比不同算法的社区结构保留效果第67-69页
　　　　　　　　4.4.5 实验5对比不同算法扰动后的网络结构特征的保留效果第69-71页
　　　　　　　　4.4.6 实验6对比不同算法生成扰动图的可用性第71-72页
　　　　　　　　4.4.7 实验7对比不同算法生成扰动图的隐私性第72-74页
　　　　4.5 本章小结第74-76页
第五章 工作总结与展望第76-78页
　　　　5.1 工作总结第76-77页
　　　　5.2 工作展望第77-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
作者简介第84-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。
 
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