| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 社会网络的攻击方式 | 第12页 |
| 1.2.2 数据隐私保护技术 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 社会网络及隐私保护相关概述 | 第15-30页 |
| 2.1 社会网络 | 第15-18页 |
| 2.1.1 社会网络定义 | 第15页 |
| 2.1.2 社会网络发展概况 | 第15-16页 |
| 2.1.3 社会网络特点 | 第16-17页 |
| 2.1.4 社会网络发展趋势 | 第17-18页 |
| 2.2 社会网络的隐私信息 | 第18-23页 |
| 2.2.1 社会网络中节点隐私现状分析 | 第18-21页 |
| 2.2.2 社会网络中边隐私现状分析 | 第21-22页 |
| 2.2.3 社会网络中图特征隐私现状分析 | 第22-23页 |
| 2.3 社会网络中攻击者背景知识 | 第23-28页 |
| 2.3.1 节点隐私信息 | 第23-24页 |
| 2.3.2 边隐私信息 | 第24-26页 |
| 2.3.3 图特征隐私信息 | 第26-28页 |
| 2.4 社会网络相关隐私保护技术 | 第28-29页 |
| 2.4.1 社会网络的匿名方法 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 社会网络子集个性化隐私保护策略 | 第30-41页 |
| 3.1 相关定义及概念 | 第31-33页 |
| 3.2 个性化隐私保护框架的实现 | 第33-37页 |
| 3.2.1 级别一的保护 | 第33-34页 |
| 3.2.2 级别二的保护 | 第34-36页 |
| 3.2.3 级别三的保护 | 第36-37页 |
| 3.3 匿名发布算法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 k-d_sub 算法描述 | 第37-39页 |
| 3.3.2 k-d_l_sub 算法描述 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 社会网络子集(θ, k)-匿名方法 | 第41-50页 |
| 4.1 相关定义及概念 | 第41-43页 |
| 4.2 (θ，k)-匿名模型 | 第43页 |
| 4.3 (θ，k)-匿名算法 | 第43-49页 |
| 4.3.1 邻域攻击问题 | 第43-44页 |
| 4.3.2 邻域同构 | 第44-45页 |
| 4.3.3 属性泄露 | 第45-46页 |
| 4.3.4 属性分布值满足θ接近性实现思路 | 第46-47页 |
| 4.3.5 匿名代价 | 第47-48页 |
| 4.3.6 (θ，k)-匿名算法 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实验结果及分析 | 第50-57页 |
| 5.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.2 实验数据集 | 第50页 |
| 5.3 实验说明 | 第50-55页 |
| 5.3.1 社会网络个性化隐私保护策略中算法测试分析 | 第50-53页 |
| 5.3.2 (θ，k)-匿名算法测试分析 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 在学研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |