21世纪以来，互联网的迅速发展促进了社交网络在人们生活中的广泛应用，为人际交往了提供了巨大的便利。社交网络是人们真实生活的一个反映，因此，隐私泄露问题也伴随着社交网络的普及而日益严重，社交网络的隐私保护研究受到了广泛关注。　　为了实现社交网络的隐私保护，本文针对以下方面进行了研究:　　1.针对发布数据的隐私保护问题，研究了基于社区划分的有权社交网络隐私保护算法（Privacy Preservation based on Community Disivion，PPCD）。提出了基于节点相似度的社区划分算法(Node-similarity and Louvain based algorithm，Sim_Louvain)和基于网格向量化及AP聚类算法的社区划分算法(Node2Vec and AP clustering based algorithm，NVAP)。通过社区划分确定扰动的具体范围，在保证数据效用的情况下实现对用户的关系隐私保护。　　2.针对社交网络运营商的隐私设置推荐问题，研究了一种基于机器学习的社交网络用户隐私设置推荐模型(Privacy Setting Model，PSM)。以用户公共主页的访问设置为例，提出两种应用场景。针对这两种不同的应用场景，通过对用户的历史记录提取特征，经过机器学习的训练后分别得到不同的用户隐私偏好模型NRM模型(New Request Model，NRM)和SUMP模型(Settings Update Model，SUMP)，为社交网络运营商提供一种较为准确的隐私设置推荐策略，最大化的降低用户主动泄露隐私的风险。　　3.针对位置隐私保护，研究了基于RCCAM(Relationship-based Cooperation Access Control Model，RCCAM)访问控制模型的位置隐私保护算法。在基于关系的多用户合作的访问控制模型的基础上，利用公开意愿度执行冲突消除策略，权限分配策略和位置泛化策略，以此来确定访问者的具体访问权限及位置可见等级，实现当同一动态内容涉及多方隐私利益时对其他用户的位置隐私保护。