论文研究 应用预测链接的分布式社会网络隐私保护方法.pdf

针对单机工作站环境下处理大规模动态社会网络图时执行效率低，以及动态社会网络发布中数据可用性较差的问题，提出基于预测链接的分布式动态社会网络隐私保护方法D-DSNBLP。该方法通过Pregel-like消息迭代更新模型，实现匿名大规模图数据的并行处理。首先通过快速迭代完成结点分组；其次根据各个组内的结点属性值并行构建候选结点集合；最后通过构建互斥边集合添加边，实现结点的隐私保护。实验表明，D-DSNBLP方法提高了大规模动态社会网络发布的效率，保证了匿名图的数据可用性。