| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 社会网络概述 | 第7页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 社会网络数据的隐私保护和隐私攻击 | 第10-18页 |
| 2.1 隐私攻击 | 第10-13页 |
| 2.1.1 主动攻击和被动攻击 | 第10-11页 |
| 2.1.2 结构化攻击 | 第11-12页 |
| 2.1.3 去匿名攻击 | 第12-13页 |
| 2.2 隐私保护方法 | 第13-18页 |
| 2.2.1 简单匿名方法 | 第14页 |
| 2.2.2 k-匿名方法 | 第14-16页 |
| 2.2.3 基于聚类的泛化方法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 图随机化方法 | 第17-18页 |
| 第三章 基于 n-跳邻居特征的节点特征识别算法 | 第18-30页 |
| 3.1 基于邻居相似性的节点识别算法 | 第18-19页 |
| 3.2 节点特征 | 第19-24页 |
| 3.2.1 n-跳邻居特征 | 第19-20页 |
| 3.2.2 不同节点特征与节点区分度对比 | 第20-24页 |
| 3.3 基于 n-跳邻居特征的节点识别算法 | 第24-30页 |
| 3.3.1 模拟退火算法 | 第24-26页 |
| 3.3.2 基于 n-跳邻居特征的节点识别算法-n-hop NeighFNR 算法 | 第26-30页 |
| 第四章 实验 | 第30-36页 |
| 4.1 简单匿名图中的节点识别 | 第30-32页 |
| 4.2 随机扰动匿名图中的节点识别 | 第32-33页 |
| 4.3 不同节点特征的节点识别 | 第33-35页 |
| 4.4 算法的复杂性分析 | 第35-36页 |
| 第五章 总结与展望 | 第36-38页 |
| 5.1 总结 | 第36页 |
| 5.2 展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第42页 |