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云平臺(tái)作為存儲(chǔ)和處理分析大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的工具逐漸變?yōu)橹髁?,針對大?guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)子圖匹配隱私保護(hù)問題,提岀分布式K-自同構(gòu)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)算法,保護(hù)上傳至云平臺(tái)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖的結(jié)構(gòu)隱私。通過節(jié)點(diǎn)間傳遞標(biāo)記信息的方式添加噪聲邊,使原始圖匿名為具有k個(gè)對稱子圖的K-自同構(gòu)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖。提岀分布式的子圖匹配方法對上傳圖進(jìn)行子圖匹配,根據(jù)搜索圖中節(jié)點(diǎn)的選擇性對搜索圖進(jìn)行分解得到搜索分解子圖;在每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行分布并行的子圖匹配得到搜索分解子圖匹配結(jié)果,將結(jié)果連接后得到關(guān)于搜索圖的匹配結(jié)果;在客戶端中根據(jù)K-自同構(gòu)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖的對稱性和K-自同構(gòu)函數(shù)對得到的子圖匹配結(jié)果進(jìn)行恢復(fù)和過濾得到正確匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀:分布式K-自同構(gòu)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)算法和分布式子圖匹配方法在處理大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖時(shí)具有很高的效率,并且有效解決了隱私泄露問題。
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