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社交网络链路预测的个性化隐私保护方法
孟绪颖1; 张琦佳1; 张瀚文1; 张玉军1; 赵庆林2
2019
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号56.0期号:006页码:1244
摘要链路预测(link prediction)是社交网络中社交关系预测和推荐的重要手段,然而链路预测过程中需要大量用户个人信息,带来了极大的隐私泄露的危险.用户很可能拒绝提供链路预测需要的信息,这将导致链路预测效果的下降,从而会进一步伤害用户体验.为了打消用户隐私泄露的顾虑,激励用户为链路预测提供更多的数据,提出了一种社交网络链路预测的个性化隐私保护方法.摆脱了对服务商的完全依赖,让用户和服务商共同合作来完成链路预测;为敏感信息和非敏感信息添加不同强度的噪声干扰,保护敏感链路不被泄露的同时维持较好的链路预测效果;并根据用户个性化的隐私设置,保证用户的敏感链路不会被公开的非敏感链路反推.最后,理论证明了提出的方法可以满足ε-差分隐私,并在真实数据集上验证了PrivLP能够在维持较高的链路预测准确性的前提下有效提升隐私保护效果.
关键词链路预测 社交网络 隐私保护 个性化 差分隐私
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35668
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.澳门科技大学
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
孟绪颖,张琦佳,张瀚文,等. 社交网络链路预测的个性化隐私保护方法[J]. 计算机研究与发展,2019,56.0(006):1244.
APA 孟绪颖,张琦佳,张瀚文,张玉军,&赵庆林.(2019).社交网络链路预测的个性化隐私保护方法.计算机研究与发展,56.0(006),1244.
MLA 孟绪颖,et al."社交网络链路预测的个性化隐私保护方法".计算机研究与发展 56.0.006(2019):1244.
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