随着各种社交网络软件的兴起和发展,积累了大量的信息。这些信息在一定程度上反映了社会规律,形成了一类具有重要的研究意义和应用价值的数据。因此,如何在对社交网络数据价值进行挖掘时保护用户的隐私安全具有非常重要的意义。经过对国内外现状的研究和分析可以将社交网隐私保护的算法主要分为基于聚类和图扰动的隐私保护方法。然而现有大部分隐私保护方法并没有充分考虑社交网络自身特点与聚类算法本身的特点相结合,导致了不必要的信息损失,降低了数据的有效性。为了更好地平衡用户隐私安全与匿名数据有效性,针对如何对社交网络进行数据挖掘和分析时保证用户的隐私安全展开了如下研究:首先,对基于聚类的隐私保护方法进行研究分析发现大部分算法是基于子图k匿名模型,无法有效抵御基于用户属性和子图结构为背景知识的攻击。通过研究社交网络与聚类的特点,提出了基于聚类的社交网络隐私保护方法,结合聚类系数和节点密度优化初始种子节点算法,降低了匿名过程的信息损失;设计了隐私保护力度自适应策略来提高匿名数据安全性。通过在不同数据集上的实验结果验证和分析证明了算法提高了匿名数据安全性并保证了数据有效性。其次,针对带权社交网络模型,在基于聚类的社交网络隐私保护算法的基础上进一步提出了基于节点拓扑结构的聚类隐私保护算法。利用节点的局部拓扑结构,通过贪心的思想对带权社交网络进行聚类和结构泛化得到匿名社交网络模型。由于每次聚类都符合信息损失最小原则,在成功阻止攻击者根据节点结构重定位目标节点的同时最大程度保证了数据的有效性。最后,现有大部分算法忽略了节点对全局结构的影响力,只侧重于节点的独立性而忽略了节点在社交网络中的集体性。针对这一问题,提出了基于节点全局影响力的聚类隐私保护算法。根据节点信号在带权社交网络中传递特点,设计了带权信号传递模型,对带权社交网进行建模和隐私保护算法的设计和实现,并通过实验结果和算法分析证明了算法在安全性和数据有效性上优于其他算法。