基于马尔科夫聚类的社会网络隐私保护研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关知识 | 第16-28页 |
| 2.1 社会网络图 | 第16-18页 |
| 2.1.1 静态社会网络 | 第16-17页 |
| 2.1.2 动态社会网络 | 第17-18页 |
| 2.2 社会网络隐私保护研究概述 | 第18-22页 |
| 2.2.1 图节点隐私 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图边隐私 | 第19-20页 |
| 2.2.3 图结构隐私 | 第20-21页 |
| 2.2.4 主要的隐私保护技术 | 第21-22页 |
| 2.3 差分隐私保护 | 第22-25页 |
| 2.3.1 差分隐私的定义及相关理论知识 | 第23页 |
| 2.3.2 差分隐私的实现机制 | 第23-24页 |
| 2.3.3 差分隐私的性质 | 第24-25页 |
| 2.4 马尔科夫聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 马尔科夫聚类算法的基本流程 | 第25-26页 |
| 2.4.2 马尔科夫聚类算法的性能 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 静态社会网络差分隐私数据发布算法 | 第28-42页 |
| 3.1 问题的提出 | 第28页 |
| 3.2 算法模型 | 第28-29页 |
| 3.2.1 差分隐私模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 相关定义 | 第29页 |
| 3.3 MDPA算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 MDPA算法思想 | 第30页 |
| 3.3.2 MDPA算法描述 | 第30-31页 |
| 3.3.3 MDPA算法的隐私性分析 | 第31-32页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第32-41页 |
| 3.4.1 Gephi介绍 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实验环境设置 | 第33页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第33-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 动态社会网络差分隐私数据发布算法 | 第42-52页 |
| 4.1 问题的提出 | 第42页 |
| 4.2 相关定义 | 第42页 |
| 4.3 DDPA算法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 DDPA算法思想 | 第43页 |
| 4.3.2 DDPA算法描述 | 第43-44页 |
| 4.3.3 DDPA算法的隐私性分析 | 第44-45页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 实验环境设置 | 第45-46页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第46-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第59页 |
