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本書針對社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)布中存在的隱私安全問題，深入研究并提出具體的差分隱私保護方法，為社會網(wǎng)絡(luò)分析及數(shù)據(jù)挖掘等方法提供隱私保證。首先，針對推薦系統(tǒng)中計算預(yù)測評級時的隱私泄露問題，提出一種方法結(jié)合兩種擾動方式發(fā)布預(yù)測評級結(jié)果。其次，針對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的邊權(quán)重的隱私保護問題，提出一種MBCI 擾動策略。再次，針對網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計中發(fā)布聚集信息時的隱私泄露問題，為了提供更多關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)中群體之間的行為信息、或簇之間的模式信息，提出一種基于邊差分隱私的方法，發(fā)布各個社區(qū)聚集系數(shù)的分布情況。最后，為了在隱私保護下發(fā)布社會網(wǎng)絡(luò)圖，以再現(xiàn)社科研究中有價值的結(jié)果，提出一種基于wPINQ平臺的改進算法rTbI實現(xiàn)圖重構(gòu)計算。