%0 Journal Article
%T 社交网络高效高精度去匿名化算法
%A 刘家霖
%A 史舒扬
%A 崔斌
%A 张悦眉
%A 邵蓥侠
%J -
%D 2018
%R 10.13328/j.cnki.jos.005436
%X 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
%K 社交网络 去匿名化 匿名化 隐私保护 结点相似度
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=5436&flag=1