声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 网络数据隐私保护
1.2.2 动态网络社区发现
1.3 本文主要工作与组织架构
第2章 相关背景与概念介绍
2.1 差分隐私模型
2.1.1 拉普拉斯机制
2.1.2 指数机制
2.1.3 组合性质
2.2 博弈论
2.3 层次随机图
2.3.1 定义与表示
2.3.2 评价指标
2.3.3 构建方法
2.4 社区发现
2.5 本章小结
第3章 结合差分隐私与博弈论的动态发布算法
3.1 原始的数据发布算法
3.1.1 基于层次随机图的数据发布算法
3.1.2 存在的问题
3.2 动态网络时间窗口划分方法
3.2.1 图相似度模型
3.2.2 时间窗口划分算法
3.3 博弈论与动态网络社区发现
3.3.1 算法出发点
3.3.2 动态网络博弈论模型
3.3.3 结合博弈论的动态社区发现算法
3.4 适用于动态网络的层次随机图发布算法
3.4.1 算法目标
3.4.2 层次随机图到三角矩阵的转换
3.4.3 适用于动态网络的发布算法
3.5 隐私分析
3.5.1 隐私预算分配
3.5.2 算法隐私分析
3.6 本章小结
第4章 实验设计与结果分析
4.1.2实验数据
4.1.3 实验方案
4.1.4 评价指标
4.2 结果分析
4.2.1 动态网络社区发现算法
4.2.2 动态网络层次随机图发布算法
4.3 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来工作展望
参考文献
攻读学位期间公开发表论文情况
致谢