[发明专利]基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法

权利要求书

1.一种基于度匿名与链路扰动的社交网络保护方法，其特征在于，对社交网络的关键节点集合中的每个节点进行度匿名，对划分子图后的社交网络图进行链路扰动；该方法的具体步骤包括如下：

(1)建立社交网络图模型：

(1a)将包含用户关系的社交网络数据抽象为无向图G₁＝(V，E)，其中，V表示无向图G₁中所有节点的集合，每个节点表示社交网络中的一个用户，E表示无向图G₁中边的集合，每条边表示社交网络中的两个用户对应的两个节点间的连线；

(2)选择关键节点：

(2a)采用网络邻接矩阵生成方法，生成与无向图G₁对应的邻接矩阵；

(2b)利用节点度计算公式，分别计算无向图G₁中每个节点的度；

(2c)对无向图G₁中的所有节点的度按照从大到小进行排序，从中选择序列中的前10％的节点，组成关键节点集合；

(3)对关键节点集合中的每个节点进行度匿名：

(3a)从关键节点集合中选取一个未选过的节点；

(3b)将与所选节点有连接关系的所有节点作为邻居节点，从所有邻居节点中随机选择一个邻居节点，将与所选邻居节点有连接关系的节点作为所选节点的第2跳的邻居节点，以此类推，得到所选节点的第t_c跳的邻居节点；

(3c)判断所选节点的第t_c跳邻居节点的度是否小于所选节点的度，若是，则执行步骤(3d)，否则，执行步骤(3b)；

(3d)用所选节点的第t_c跳的邻居节点的所有邻居节点替换所选节点的所有邻居节点；

(3e)判断是否选完关键节点集合中的所有节点，若是，则执行步骤(3f)，否则，执行步骤(3a)；

(3f)用匿名度后的每个节点更新无向图G₁的与该节点对应的关键节点，得到无向图G₂；

(4)对无向图G₂划分子图：

(4a)从无向图G₂中找出所有满足条件的5阶完全子图；

(4b)合并相同节点数为4的5阶完全子图，得到合并后的子图，组成无向图G₂的子图划分集合C；

(5)扰动无向图G₂中每个子图的链路：

(5a)设置一个空的图G'；

(5b)从子图划分集合C中选择一个未选过的子图；

(5c)从所选子图中选择一个未选过的节点u；

(5d)从所选节点u的邻居节点中选择一个未选过的节点v；

(5e)从节点v开始，经过t-1跳的随机游走到节点z；

(5f)判断节点z与节点_u是否满足添加条件，若是，则执行步骤(5e)；否则，执行步骤(5g)；

(5g)在图G'中以0.5的概率添加一条连接节点u与节点z的边；

(5h)判断所选节点u的邻居节点是否选完，若是，则执行步骤(5i),否则，则执行步骤(5d)；

(5i)判断所选子图中的节点是否选完，若是，则执行步骤(5j),否则，则执行步骤(5c)；

(5j)判断子图划分集合C中的子图是否选完，若是，则执行步骤(5k)，否则，则执行步骤(5b)；

(5k)从无向图G₂中选择一条未选过的边；

(5l)判断所选边连接的两个节点是否属于同一个子图，若是，执行步骤(5m),否则，将所选边加入图G'中后执行步骤(5m)；

(5m)判断无向图G₂中的边是否选完，若是，则执行步骤(6)，否则，执行步骤(5k)；

(6)得到扰动后的图G′对应的社交网络。