一种个性化度匿名的社交网络隐私保护方法

摘要

本发明公开了一种个性化度匿名的社交网络隐私保护方法，包括以下步骤：(1)读取原始图数据的各个节点的度数；(2)设定度数阈值，根据阈值将节点按照度数分为两类；(3)对节点个数较多的一部分分配较大的隐私程度k1；(4)对节点个数较少的一部分分配较小的隐私程度k2；(5)根据各自的隐私程度，选取最小距离测度的节点进行匿名分组划分，(6)在分组内统一选取度数最大的节点作为匿名化标准。该个性化度匿名的社交网络隐私保护方法通过决策树算法对缓存数据进行判断，并得出正向位移和反向位移的判断结果，能够判断出方向结果，可判断出数据的有效性，而且通过本算法，利用并列决策树方法，快速的运算出结果。