社交网络高效高精度去匿名化算法
软件学报（2018）
Abstract
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对图进行去匿名化,在不同的图网络中识别个体的身份.但是,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.提出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)可以快速计算的两图结点间相似度度量方法 RoleSim++;(2)一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,用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,实验结果验证了所提出的去匿名化算法的优秀性能.
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