【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及社交隐私安全保护，尤其涉及基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法及设备。
技术介绍
1、社交网络可以用图来表示，形成社交图，其中，每个人或实体作为一个节点，而边表示人与人之间的关系。通过图算法，可以进行社群检测、影响力分析、推荐系统等任务。
2、在某些情况下，一些社交网络可能是私密的或受限制的，通常在真实社交图的基础上，合成与真实社交图具有相似网络特性的图，使研究人员能够在合成社交图上进行模拟和分析，而无需真实数据。例如真实的社交媒体数据可能涉及用户的个人信息和社交关系，需要隐私保护。通过合成社交网络图数据，研究人员可以在保护用户隐私的同时，进行社交媒体领域中用户之间的互动和信息传播进行分析和挖掘。
3、然而，合成社交图数据可能会在一些情况下间接暴露用户的隐私。攻击者可通过合成社交图数据与其他公开信息或外部数据源结合，进行信息重组和推断，从而识别出真实用户的身份和关系。因此，随着攻击者算力的增强和各种基于背景知识的攻击，早期的匿名化、数据脱敏等隐私保护手段已经无法有效保护合成社交图数据中的隐私信...
【技术保护点】
1.基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，所述对节点度序列进行第一加噪约束推理获得推理节点度序列，包括：
3.如权利要求1或2所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，所述计算真实社交图中节点间的相似度，包括：
4.如权利要求3所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，根据如下公式通过节点i和节点j的共同邻居节点的节点度、连接关系和最短路径长度计算节点i和节点j间的相似度S[i][j]：p>
5.如权利...
【技术特征摘要】
1.基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，所述对节点度序列进行第一加噪约束推理获得推理节点度序列，包括：
3.如权利要求1或2所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，所述计算真实社交图中节点间的相似度，包括：
4.如权利要求3所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，根据如下公式通过节点i和节点j的共同邻居节点的节点度、连接关系和最短路径长度计算节点i和节点j间的相似度s[i][j]：
5.如权利要求1或2或4所述的基于节点相似度的差分隐私合成社交图生成方法，其特征在于，所述对相似度矩阵进行第二加噪约束推理获得推理...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡斌，李洋锐，胡春强，桑军，夏晓峰，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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