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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--保護社區結構的大規模社會網絡K-出入度匿名技術研究
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保護社區結構的大規模社會網絡K-出入度匿名技術研究
 
     論文目錄
 
摘要第3-4頁
Abstract第4-5頁
1 緒論第9-15頁
    1.1 研究背景及意義第9-10頁
    1.2 國內外研究現狀第10-12頁
        1.2.1 社會網絡隱私保護第10-11頁
        1.2.2 保護社區結構的社會網絡隱私保護第11頁
        1.2.3 個性化社會網絡隱私保護第11-12頁
        1.2.4 動態社會網絡隱私保護第12頁
    1.3 研究內容第12-14頁
    1.4 論文組織結構第14-15頁
2 相關知識第15-23頁
    2.1 社會網絡有向圖第15頁
    2.2 社會網絡的隱私信息第15-17頁
        2.2.1 節點隱私信息第16頁
        2.2.2 邊隱私信息第16頁
        2.2.3 圖性質隱私信息第16-17頁
    2.3 社區發現第17-19頁
        2.3.1 傳統社區發現算法第17-18頁
        2.3.2 新型社區發現算法第18-19頁
    2.4 社會網絡的數據可用性分析第19頁
    2.5 云環境下社會網絡圖數據處理技術第19-22頁
        2.5.1 MapReduce模型第19-20頁
        2.5.2 BSP模型第20-21頁
        2.5.3 Spark GraphX第21-22頁
    2.6 本章小結第22-23頁
3 社會網絡K-出入度匿名方法第23-35頁
    3.1 相關定義與概念第23-26頁
    3.2 基于層次社區結構的社區劃分第26-28頁
    3.3 K-出入度序列分組匿名第28-29頁
    3.4 虛擬節點對合并刪除第29-31頁
    3.5 K-出入度匿名算法第31-34頁
    3.6 本章小結第34-35頁
4 個性化社會網絡K-出入度匿名方法第35-44頁
    4.1 相關定義與概念第35-36頁
    4.2 基于層次社區結構的個性化社區劃分第36-37頁
    4.3 個性化K-出入度序列分組匿名第37-40頁
    4.4 個性化虛擬節點對合并刪除第40頁
    4.5 個性化K-出入度匿名算法第40-43頁
    4.6 本章小結第43-44頁
5 動態社會網絡K-出入度匿名方法第44-53頁
    5.1 相關定義及概念第44-47頁
    5.2 動態K-出入度序列分組匿名第47-49頁
    5.3 動態虛擬節點對合并刪除第49-50頁
    5.4 動態社會網絡K-出入度匿名算法第50-52頁
    5.5 本章小結第52-53頁
6 實驗結果與分析第53-65頁
    6.1 實驗環境與數據集第53-54頁
    6.2 社會網絡K-出入度匿名方法第54-58頁
        6.2.1 算法性能分析第54-55頁
        6.2.2 信息損失分析第55-56頁
        6.2.3 數據可用性分析第56-58頁
    6.3 個性化社會網絡K-出入度匿名方法第58-60頁
        6.3.1 算法性能分析第58頁
        6.3.2 信息損失分析第58-59頁
        6.3.3 數據可用性分析第59-60頁
    6.4 動態社會網絡K-出入度匿名方法第60-64頁
        6.4.1 算法性能分析第60-61頁
        6.4.2 信息損失分析第61-62頁
        6.4.3 數據可用性分析第62-64頁
    6.5 本章小結第64-65頁
結論第65-67頁
參考文獻第67-73頁
在校研究成果第73-74頁
致謝第74頁

 
 
論文編號BS4590502,這篇論文共74
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