[发明专利]一种社交网络中行为特征的保护方法

摘要

本发明公开了一种社交网络中行为特征的保护方法，其特征是按如下步骤进行1、对信息参与者总行为集合获得目标参与者的行为特征集合与特征类别集合；2、获得参与者的总特征词语集合以及每一个参与者行为集合所属的特征类别；3、获得目标参与者的相似者集合；4、选取在相似者集合中与目标参与者不在同一特征类别的相似者所对应的行为集合，提取g个相似特征词语所对应的行为作为相似特征行为；5、将相似特征行为推荐给目标参与者。本发明能有效的保护社交网络中信息参与者的行为特征，从而保护各种隐私数据，提高数据安全性。

主权项

一种社交网络中行为特征的保护方法，所述社交网络是由n个参与者U＝{u1,u2,...,ui,...,un}和所述n个参与者U之间的连接关系组成的网络；ui表示第i个参与者,1≤i≤n且n≥2；定义表示目标参与者，定义所述n个参与者U在所述社交网络中的总行为集合为I＝{I1,I2,...,Ii,...,In}，Ii表示第i个参与者ui的行为集合；表示目标参与者的行为集合，其特征是：所述保护方法按如下步骤进行：步骤一、对所述总行为集合I利用基于K‑means和TF‑IDF的方法进行聚类分析，获得所述目标参与者的行为特征集合与所述n个参与者U的总特征类别集合P＝{p1,p2,...,pj,...,pd}；表示所述行为特征集合中目标特征词语的总数；表示所述目标参与者的行为特征集合中的第个特征词语，pj表示第j个特征类别，d表示特征类别的总数；1≤j≤d；步骤二、利用多个总体的马氏距离判别方法获得所述n个参与者U总行为集合I的总特征词语集合W＝{W1,W2,...,Wi,...,Wn}中第i个特征词语集合Wi与所述n个参与者U的总特征类别集合P中所有特征类别的平方马氏距离，如果所述第i个特征词语集合Wi与特征类别pj的平方马氏距离最小，则所述第i个特征词语集合Wi属于第j个特征类别pj，所述第i个参与者ui的行为集合Ii属于第j个特征类别pj，进而获得所述总行为集合I中每个行为集合所属的特征类别；步骤三、利用余弦相似性计算公式分别计算出所述目标参与者的行为集合与其他参与者的行为集合的余弦值集合；以所述余弦值集合作为相似度集合并进行降序排列后，选取前k个相似度所对应的参与者构成相似者集合U'＝{u′1,u'2,...,u'e,...,u'k}；并以I'＝{I′1,I'2,...,I'e,...,I'k}中的每个元素表示所述相似者集合U'中每个相似者所对应的行为集合；I′e表示所述相似者集合U'中第e个相似者u'e的行为集合；1≤e≤n‑1；步骤四、选取在所述相似者集合U'＝{u′1,u'2,...,u'e,...,u'k}中与所述目标参与者不在同一特征类别的tc个相似者所对应的行为集合表示与所述目标参与者不在同一特征类别的第tf个相似者的行为集合；利用分词工具对所述tc个行为集合中的每个行为集合进行标注获得相似特征词语集合；在所述相似特征词语集合中选取g个相似特征词语，提取所述g个相似特征词语所对应的行为作为相似特征行为；步骤五、将所述相似特征行为推荐给所述目标参与者使得所述目标参与者能将所述相似特征行为加入到所述行为集合中；从而形成对所述目标参与者的特征词语所表示的行为特征的保护。