典型文献
面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法
文献摘要：
针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA).首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理.仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护.
文献关键词：
社交网络;数据挖掘;个性化隐私保护;聚类匿名
中图分类号：
作者姓名：
刘振鹏;董姝慧;李泽园;张庆文;刘嘉航;李小菲
作者机构：
河北大学电子信息工程学院 河北保定 071002;河北大学信息技术中心 河北保定 071002
文献出处：
引用格式：
[1]刘振鹏;董姝慧;李泽园;张庆文;刘嘉航;李小菲-.面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法)[J].郑州大学学报（理学版）,2022(01):41-47
A类：
聚类匿名,个性化隐私保护
B类：
社交网络数据,等差数列,网络隐私,信息损失,数据可用性,名分,分配算法,PAS,CAA,超点,点集,集采,保护力,匿名化处理,社交网络用户,用户隐私
AB值：
0.234456
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