[发明专利]一种带权重社会网络的泛化方法

权利要求书

1.一种带权重社会网络的泛化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)，对原始图中节点依节点度进行降序排列，划分为N个组，其中|W|表示权重包个数，K表示K-匿名的参数，得到匿名组集合，每个组至少K个节点；

步骤2)，在步骤1)产生的每个匿名组内，对目前已存在的边，进行边权重泛化，使不同的权重泛化为一个区间值，并计算边的存在概率；

所述步骤2)具体包括如下过程：

对于每一个组内节点，将各节点权重包内每个权重值与组内第一个节点的权重值进行匹配，如果相同，两个权重则做标记，直到该节点的权重值全部匹配结束；针对没做标记的权重值，要和第一个节点未标记权重值中差距最小的权重值进行泛化，得到泛化区间[Min,Max]，根据计算未标记权重边的存在概率，P_i，j，k表示第i个组中的第j个节点的第k个权重的边存在概率，|AG_i|表示第i个组中节点的个数，然后给这两个节点添加标记，表示已经泛化；

步骤3)，根据匿名组内节点度数不相同的情况，为组内度数小的节点寻找候选节点作为新邻居，增加原节点和候选节点之间的边，给新增加边安排权重，并计算边的存在概率；

步骤4)，依次对剩余匿名组进行步骤2)和步骤3)，直到剩余匿名组集为空，得到满足K-匿名的K-权重匿名图；

步骤5)，对步骤4)生成的K-权重匿名图中所有节点提取敏感属性，形成敏感属性包；

步骤6)，计算节点间的敏感属性包的最大相似性，根据泛化树来泛化敏感属性，得到敏感属性包的泛化包；

步骤7)，对每个K-权重匿名中的匿名组进行步骤5)和步骤6)，直到剩余K-权重匿名组集为空，得到满足K-Weighted-inv-l-diversity anonymous图。

2.根据权利要求1所述的带权重社会网络的泛化方法，其特征在于：所述步骤1)中划分组时，如果度数相同的节点个数大于该组最多需要的节点个数，则根据公式计算节点间的权重距离后选择距离小的加入组中，其中，v_i，v_j表示节点，w_i，j表示i节点的第j个权重。

3.根据权利要求1或2所述的带权重社会网络的泛化方法，其特征在于:所述步骤3)中选择候选节点时，首先考虑同组内度数小的节点，如果同组内节点度达到最大或者两节点已经是邻居，则考虑下一个组内节点度较小的节点为候选节点。