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对社交网络中用户隐私信息优化保护,可保证网络用户的信息不被泄露。进行隐私信息保护时,应对隐私信息节点聚类,统计丢失数据信息,并对聚类后的社交网络信息进行匿名化和归一化处理,但是传统方法通过建立形式化验证和基于信任的隐私信息流模型,融合隐私信息访问粒度控制完成对社隐私保护,但是不能对隐私信息节点聚类,无法准确统计丢失的数据信息和进行匿名处理,导致出现隐私信息保护效果不好的问题,提出一种基于k-邻域同构的社交网络中用户隐私信息优化保护方法。上述方法融合于三角矩阵理论映射出社交网络中的节点邻域子图,给出相