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动态社会网络数据发布隐私保护方法

计算机科学与探索 2019年第9期13卷 1441-1458页

作者：董祥祥高昂梁英毕晓迪中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

社会网络数据发布具有动态性与不安全性,为避免使用不同时刻的社会网络数据进行关联攻击,兼顾节点属性多样性,提出了一种动态社会网络数据发布隐私保护方法。首先,根据匿名规则进行节点聚类,求解当前时刻的匿名图,保证同一个匿名集中节... 详细信息

社会网络数据发布具有动态性与不安全性,为避免使用不同时刻的社会网络数据进行关联攻击,兼顾节点属性多样性,提出了一种动态社会网络数据发布隐私保护方法。首先,根据匿名规则进行节点聚类,求解当前时刻的匿名图,保证同一个匿名集中节点属性多样性最大的前提下,数据发布后的节点属性与边的泄露概率均小于1/k。然后,生成相邻时刻数据关系图的差集,结合当前时刻的匿名图,删除前序时刻不存在的节点与边,逆向更新已发布数据,保证不同时刻下的匿名图具有相似的图结构,抵御关联攻击。最后,采用新浪微博数据和邮件往来数据进行实验验证,对所提方法的安全性和可用性进行评估。实验结果表明所提方法兼顾了用户数据隐私保护和数据可用性的个性化需求。

关键词：动态社会网络隐私保护匿名规则 K-匿名数据发布

基于数据爬虫与动态社会网络的公众环保行为演化研究

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系统工程理论与实践 2020年第1期40卷 219-229页

作者：郑君君程翼马刚邵聪武汉大学经济与管理学院武汉430072

本文运用数据爬虫技术与社会网络分析方法对一个豆瓣公众环境保护小组的信息交互及相应的动态社会网络演化过程进行刻画,并在基于计划行为理论的绿色出行行为意愿模型的基础上:对嵌入在动态社会网络中的公众环保行为演化规律进行了研究... 详细信息

本文运用数据爬虫技术与社会网络分析方法对一个豆瓣公众环境保护小组的信息交互及相应的动态社会网络演化过程进行刻画,并在基于计划行为理论的绿色出行行为意愿模型的基础上:对嵌入在动态社会网络中的公众环保行为演化规律进行了研究.结果表明:在公众环境保护小组的社会网络形成过程中,社会网络的拓扑结构由最初的小世界网络特征迅速演变成为无标度网络特征;降低社会网络中行为主体的信息交互阈值、公众环保信息的差异程度、行为主体的易受影响程度将有利于公众环保豆瓣小组社会网络中信息的有效传播,行为主体对于公众环保信息的掌握与认知将能演化达到更加理想的状态,也将有利于促进公众环保行为的推广.

关键词：公众环保行为动态社会网络数据爬虫 Hegselmann-Krause模型(HK)

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增量的动态社会网络匿名化技术

计算机研究与发展 2016年第6期53卷 1352-1364页

作者：郭彩华王斌朱怀杰杨晓春东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

随着社会网络的快速发展和普及,如何保护社会网络中的敏感信息已成为当前数据隐私保护研究领域的热点问题.对此,近年来出现了多种社会网络匿名化技术.现有的匿名技术大多把社会网络抽象成简单图,然而实际生活中存在大量增量变化的社会网... 详细信息

随着社会网络的快速发展和普及,如何保护社会网络中的敏感信息已成为当前数据隐私保护研究领域的热点问题.对此,近年来出现了多种社会网络匿名化技术.现有的匿名技术大多把社会网络抽象成简单图,然而实际生活中存在大量增量变化的社会网络,例如email通信网络,简单图并不能很好地刻画这种增量变化,因此,将社会网络抽象成增量序列具有现实意义.同时,在实际生活中大部分网络是带有权重信息的,即很多社会网络以加权图的形式出现,加权图与简单图相比携带了更多社会网络中的信息,也会带来更多的隐私泄露.将增量的动态社会网络抽象成一个加权图的增量序列.为了匿名加权图增量序列,提出了加权图增量序列k-匿名隐私保护模型,并设计了基于权重链表的baseline匿名算法WLKA和基于超图的匿名算法HVKA来防止基于结点标签和权重链表的攻击.最后,通过在真实数据集上的大量测试,证明了WLKA算法能够保证加权图增量序列隐私保护的有效性,HVKA算法则在WLKA的基础上更好地保留了原图的结构性质并提高了权重信息的可用性,同时还降低了匿名过程的时间代价.

关键词：动态社会网络增量序列数据隐私权重链表超图信息损失

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基于亲和传播的动态社会网络影响力扩散模型

通信学报 2016年第10期37卷 40-47页

作者：陈云芳夏涛张伟李晋南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 中国电信济宁分公司山东济宁272000 北京信息科技大学公共管理与传媒学院北京100192

影响力最大化模型研究是近来社会网络的一个热点问题,然而传统的独立级联模型以静态网络中为基础,且激活概率一般设定为固定值。提出一种加入衰减因数的动态社会网络影响力扩散模型—DDIC模型,其采用亲和传播来计算节点之间的激活概率,... 详细信息

影响力最大化模型研究是近来社会网络的一个热点问题,然而传统的独立级联模型以静态网络中为基础,且激活概率一般设定为固定值。提出一种加入衰减因数的动态社会网络影响力扩散模型—DDIC模型,其采用亲和传播来计算节点之间的激活概率,依据时间片对社会网络进行动态切分,使激活概率在不同时间片中实现了有效关联。实验结果表明DDIC模型中种子节点有更多机会激活它的邻居节点,且采用亲和传播计算出的影响力值能更准确地体现DDIC模型的传播过程。

关键词：动态社会网络影响力扩散亲和传播

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动态社会网络隐私保护方法研究

计算机应用研究 2012年第4期29卷 1434-1437页

作者：张晓琳李玉峰王颖内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节... 详细信息

针对动态社会网络数据多重发布中用户的隐私信息泄露问题,结合攻击者基于背景知识的结构化攻击,提出了一种动态社会网络隐私保护方法。该方法首先在每次发布时采用k-同构算法把原始图有效划分为k个同构子图,并最小化匿名成本;然后对节点ID泛化,阻止节点增加或删除时攻击者结合多重发布间的关联识别用户的隐私信息。通过数据集实验证实,提出的方法有较高的匿名质量和较低的信息损失,能有效保护动态社会网络中用户的隐私。

关键词：动态社会网络隐私保护图同构泛化

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基于HMM的动态社会网络社团发现算法

计算机研究与发展 2017年第11期54卷 2611-2619页

作者：伊鹏周桥门浩崧国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450001 中华人民共和国科学技术部信息中心北京100000

随着互联网的不断发展,大多数社会网络已逐渐显示出动态特性,动态社会网络社团分析对理解现实生活中社会网络结构和功能具有非常重要的意义.针对动态社会网络中的社团发现问题,提出一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的HMM... 详细信息

随着互联网的不断发展,大多数社会网络已逐渐显示出动态特性,动态社会网络社团分析对理解现实生活中社会网络结构和功能具有非常重要的意义.针对动态社会网络中的社团发现问题,提出一种基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的HMM_DC算法.该算法考虑到社会网络的动态特性,结合历史信息,将社团发现转化为求解隐马尔可夫模型中的最优状态序列问题,将网络中的社团结构和节点信息分别采用状态链和观察链表示,在无须指定额外参数的情况下实现动态网络的社团结构发现.最后,利用该算法和其他算法对VAST数据集、ENRON数据集和Facebook social network数据集进行实验仿真.仿真结果表明:该算法能够快速、准确地发现真实动态网络中的社团,其模块度Q值和互信息NMI值有很大提升.

关键词：动态社会网络隐Markov模型最优状态序列社团结构社团发现

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动态社会网络中的话题跟踪算法研究

动态社会网络中的话题跟踪算法研究

作者：肖海岭华中科技大学

学位级别：硕士

动态社会网络流可以描述为网络结构和文本文档共同随时间变化并相互作用的结果。典型的例子如学术合作网络中作者发表的论文以及作者之间的合作关系都是不断变化的，另外如微博系统中用户生成的博文和用户之间关注和被关注关系也是随时... 详细信息

动态社会网络流可以描述为网络结构和文本文档共同随时间变化并相互作用的结果。典型的例子如学术合作网络中作者发表的论文以及作者之间的合作关系都是不断变化的，另外如微博系统中用户生成的博文和用户之间关注和被关注关系也是随时间变化的。动态社会网络分析的一个重要任务是如何发现并跟踪用户感兴趣的话题随时间的演化过程。目前有很多单独对网络结构流或者文本文档流的研究工作，但同时考虑两者以及他们之间相互影响的研究较少。本文融合文本文档和网络结构在时间轴上的变化，通过建立一个概率模型来完成跟踪用户感兴趣话题在社会网络中随时间演化的任务。在综合考虑了社会影响力，选择现象，用户历史兴趣以及文本语义因素的基础上提出了一个基于动态网络的话题跟踪模型（Dynamic network based Topic-TrackingModel，DTT）。用户在当前时刻对各个话题的兴趣度受到前一时刻用户本身兴趣度和其邻居兴趣度的影响，采用吉布斯随机场对这种社会影响现象进行建模。各个用户在各个话题上的兴趣度会影响用户之间的链接关系，采用类似社区影响链接关系的方法对这种社会网络中的选择现象建模。文档的生成由用户感兴趣的话题所决定，经典的话题模型可以刻画这个过程。为保证话题本身的延续性，模型中融入了当前话题对历史话题的依赖。基于以上考虑，形式化定义了动态社会网络中的话题跟踪问题，并提出了改进的期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法对模型进行学习。在Arnetminer平台提供的一个学术合作网络数据集上进行实验。实验结果表明本文的话题跟踪模型具有良好的话题跟踪效果，较好的模型泛化性能，从不同的角度上表现优于已有方法。同时，从定性和定量两个方面衡量了模型所探测的话题的可解释性。

关键词：话题跟踪话题模型动态社会网络社会网络分析文本挖掘

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动态社会网络挖掘算法研究

动态社会网络挖掘算法研究

作者：曲鹏程吉林大学

学位级别：硕士

社会网络是数据挖掘的一个新的应用方向,而动态社会网络由于更关注节点位置以及节点间的连接关系随时间变化等特有的优越性,可以应用到更广泛的领域,具有更好的实际研究价值和应用意义。本文使用数据挖掘的相关理论对动态社会网络问题... 详细信息

社会网络是数据挖掘的一个新的应用方向,而动态社会网络由于更关注节点位置以及节点间的连接关系随时间变化等特有的优越性,可以应用到更广泛的领域,具有更好的实际研究价值和应用意义。本文使用数据挖掘的相关理论对动态社会网络问题进行了全面深入的研究,详细介绍了有代表性的典型动态社会网络算法模型,并比较了各自的优缺点。为了提供一种更有效的社会网络分析方法,提出了一种新的动态社会网络算法——基于事件的动态社会网络挖掘算法。本算法采用隐空间概念,利用多维扫描和γ划分方法,能够根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。另外,为了适应动态挖掘的需要,算法中还提出了两阶段聚类方法,很好地确定每个簇的核心节点,弥补了一般聚类算法的不足。本算法对事件数比实体数小的数据集更有优势,实现了结果的可视化,更好地体现了社会网络的动态特性。实验结果证明该算法获得了很好的效果。

关键词：数据挖掘动态社会网络隐空间两阶段聚类法

基于动态社会网络的能源转型路径评估多属性群决策建模研究

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中国管理科学 2023年

作者：缑迅杰徐鑫茹徐泽水四川大学商学院

“双碳”目标是我国在当前发展阶段下的新目标和新要求，同时促进全社会的能源转型是实现“双碳”目标的必然选择。针对能源转型路径评估及选择问题，本文构建了一种复杂认知语言环境下基于动态社会网络和公众大数据属性挖掘的多属性群... 详细信息

“双碳”目标是我国在当前发展阶段下的新目标和新要求，同时促进全社会的能源转型是实现“双碳”目标的必然选择。针对能源转型路径评估及选择问题，本文构建了一种复杂认知语言环境下基于动态社会网络和公众大数据属性挖掘的多属性群体共识决策模型。首先，构建了基于双层语言术语的社会网络信任关系，并提出了依托动态社会网络信任关系确定专家权重的方法，专家动态信任关系受共识迭代过程中其共识度的影响；其次，利用自然语言处理技术挖掘和处理社交平台中的公众行为偏好大数据并以此建立能源转型路径评估决策问题的评价属性体系，随后提出了一种融合社会网络信任关系的群体共识模型以此促进专家间的共识达成。最后，本文将所提出的方法和模型应用于“双碳”目标下能源转型路径评估的实际决策问题中并评估出“绿色电气化高增长转型路径”为我国能源转型的最优路径。随后通过多方面的对比分析和模拟仿真分析，突出本研究在解决实际决策问题中的有效性和实用性，并给出了该领域的启示和建议。

关键词：动态社会网络信任传播方程 TF-IDF算法群体共识能源转型路径评估