【摘 要】
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在公开的社会网络数据模型研究中,随机图模型是当前流行的针对社会关系数据的统计和研究方法,其数据通常来源于公开的社会网络数据,而差分隐私技术的理论完备性正适合此类信
【机 构】
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中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(编号2016QY01W0200),国家自然科学基金面上基金资助项目(编号61772507),广州市科技计划项目(编号201802020015),贵阳信息技术研究院(中科院软件所贵阳分部)区块链技术与应用联合实验室开放课题
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在公开的社会网络数据模型研究中,随机图模型是当前流行的针对社会关系数据的统计和研究方法,其数据通常来源于公开的社会网络数据,而差分隐私技术的理论完备性正适合此类信息的收集、分析和发布。本文对差分隐私在图模型数据中的应用做了概述,提出了一种用于随机图模型数据中的差分隐私方法并讨论了其效能、应用场景以及当前的局限性,最后对差分隐私在该领域未来的探索方向做了简要的分析。
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