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      基于層次社區(qū)結(jié)構(gòu)的大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)K-出入度匿名算法

      2021-03-17 | pdf | 2.18 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　現(xiàn)有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)在處理大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有向圖時(shí)數(shù)據(jù)處理效率較低，且匿名數(shù)據(jù)發(fā)布通常不能滿足社區(qū)結(jié)構(gòu)分析的需求。為此，提岀一種基于層次社區(qū)結(jié)構(gòu)的大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)K-出入度匿名（ KIODA）算法。該算法基于層次社區(qū)結(jié)構(gòu)劃分社區(qū)，采用貪心算法分組并匿名K-出入度序列，分布式并行添加虛擬節(jié)點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)K出入度匿名，基于〔 rapha圖數(shù)據(jù)處理平臺(tái)傳遞節(jié)點(diǎn)間的信息，根據(jù)層次社區(qū)熵的變化情況選擇虛擬節(jié)點(diǎn)對(duì)并進(jìn)行合并刪除，從而減少信息損失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， KIODA算法在處理大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有向圖數(shù)據(jù)時(shí)具有較高的執(zhí)行效率，并在匿名后保證了數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)社區(qū)結(jié)構(gòu)分析結(jié)果的可用性。

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