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为解决社会网络拓扑结构和签到数据时空关联性导致的敏感关系隐私泄露问题,提出面向时空特性的社会网络敏感关系隐私保护算法。设计一种启发式规则来评估删除对象的推演贡献度和信息损失,在获得安全推演社会网络图的同时保证高数据可用性;提出边添加策略和数据更新策略来降低信息损失并优化算法的执行效率;对算法的安全性、数据可用性等进行了理论分析和证明。基于真实的社会网络数据进行实验测试和分析,实验结果表明了所提算法的执行高效性和发布图数据的高可用性。