【摘 要】
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链路预测是图模型及网络数据分析的研究热点之一,该方法通过分析已知的网络节点及其结构等相关信息,预测复杂网络中尚未产生连边的节点对之间产生连边的可能性大小.但在链路预测过程中所使用的节点(用户属性),连边(用户关系)等隐私信息的不当使用已引起人们关注.真实网络中蕴含的隐私数据可能会导致用户真实信息泄露,给用户个人及信息发布者带来负面影响甚至经济损失,造成非常严重的结果.本文聚焦于网络链路预测的隐私保
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链路预测是图模型及网络数据分析的研究热点之一,该方法通过分析已知的网络节点及其结构等相关信息,预测复杂网络中尚未产生连边的节点对之间产生连边的可能性大小.但在链路预测过程中所使用的节点(用户属性),连边(用户关系)等隐私信息的不当使用已引起人们关注.真实网络中蕴含的隐私数据可能会导致用户真实信息泄露,给用户个人及信息发布者带来负面影响甚至经济损失,造成非常严重的结果.本文聚焦于网络链路预测的隐私保护研究,具体地,学位论文主要获得了如下研究成果:(1)开展具有隐私保护能力的随机扰动链路预测研究.所提算法通过对原始网络数据的连边添加随机噪声,分别基于边差分隐私简单随机扰动机制和优化随机扰动机制提出了算法.并证明所提算法满足-差分隐私.最后真实网络数据的实验表明所提方法具有良好的隐私保护能力和链路预测能力.(2)开展具有Laplace机制的差分隐私网络链路预测研究.提出相应模型并求解算法.分别考虑删除网络连边和节点的情况计算其对应的全局敏感度,在查询函数上加入Laplace噪声来实现对于用户数据的隐私保护.最后通过真实网络数据验证了Laplace机制网络链路预测算法的可用性及保护性.
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