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文檔簡介
1、社會網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)實中許多真實復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的抽象,社會網(wǎng)絡(luò)中蘊含著豐富的數(shù)據(jù)信息?,F(xiàn)實世界中,社會網(wǎng)絡(luò)隨處可見,例如Blog、FaceBook和Twitter等在線社交網(wǎng)站。社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)布可以為不同的研究工作者提供一些可靠的、實時的而且有高價值的數(shù)據(jù)。對社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析可用于知識決策、科學研究和數(shù)據(jù)共享。然而這些數(shù)據(jù)往往涉及用戶隱私信息,發(fā)布和共享社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)會導致隱私泄露。為了保證數(shù)據(jù)共享,給網(wǎng)絡(luò)用戶提供更好的服務(wù),數(shù)據(jù)擁有者發(fā)布網(wǎng)絡(luò)用戶的
2、數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析者分析發(fā)布的數(shù)據(jù),可以為商業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持,同時也可以提供給科研工作者用以數(shù)據(jù)的研究。因此,需要對社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行發(fā)布。但是,不經(jīng)處理的數(shù)據(jù)發(fā)布可能導致用戶的隱私信息的泄露。
現(xiàn)階段社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量龐大,單工作站上執(zhí)行大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)算法,存在執(zhí)行效率低等方面問題。在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,海量數(shù)據(jù)的處理效率令人堪憂。因此,設(shè)計云環(huán)境下分布式社會網(wǎng)絡(luò)匿名算法將會給大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理提供有力支持。
本文研究分布
3、并行算法保護大規(guī)模圖數(shù)據(jù),結(jié)合MapReduce計算模型和BSP計算模型來實現(xiàn)分布并行處理圖數(shù)據(jù)。MapReduce模型用于迭代次數(shù)少,需要進行全局聚類排序的處理步驟。BSP模型可以用于實現(xiàn)迭代步驟多,與圖性質(zhì)關(guān)系密切的算法。使用兩種模型處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù),結(jié)合兩種計算模型的優(yōu)點,提高圖數(shù)據(jù)的處理速度,本文的具體研究方案包括以下幾個方面:
1.結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù),設(shè)計分布式環(huán)境下結(jié)點分裂隱私保護方法。針對社
4、會網(wǎng)絡(luò)帶標簽無向圖進行分布式結(jié)點信息匿名和分布式結(jié)點分裂匿名。分布式結(jié)點信息匿名通過 MapReduce方式,以泛化后的結(jié)點標簽信息為度量標準進行聚類。使用Pregel消息迭代更新模型分裂結(jié)點,通過選舉分裂結(jié)點方式,保證互為鄰居的結(jié)點不同時分裂。
2.設(shè)計針對社會網(wǎng)絡(luò)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的匿名保護方法,使用分布式結(jié)點 m-標簽?zāi)涿幚斫Y(jié)點標簽,將相似度大于閾值的結(jié)點聚類為一組,保護結(jié)點標簽信息不泄露。分布式結(jié)點k-度匿名算法通過不同的
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