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一种社交网络高效高精度去匿名化算法
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2017-12-18
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自从社交网络成为重要的研究课题，社交网络隐私保护也成为了重要的研究内容，尤其是关于公开发布以供研究的大规模社交网络图数据的隐私保护．为了评估用户的隐私风险，研究者们设计了不同的方法来对图进行去匿名化，在不同的图网络中识别个体的身份，然而，当前的去匿名化算法或者需要高质量的种子匹配，或者在精确度和效率上颇有不足．本文提出了一种高效高精度的无种子去匿名化算法“RoleMatch”，基于社交网络的拓扑结构识别个体身份．该算法包括（1） -种新型的可以快速计算的两图结点间相似度度量方法“Role Sim++‘’，和（2） -种有效的结点匹配算法，此法同时考虑了结点间的相似度和中间匹配结果的反馈．在实验部分，利用Livejournal的数据。拿RoleMatch对比了多种流行的匿名化算法。并根据实际应用情景。在传统实验的基础上增加了局部去匿名化的实验。实验结果验证了本文提出的去匿名化算法的优秀性能．
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