[发明专利]一种面向大规模图数据发布的隐私保护方法及系统

权利要求书

1.一种面向大规模图数据发布的隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)图分割步骤：将原图数据均匀地划分为k个子块，记录子块间由于块划分导致的被切割连边信息；

(2)连边保留步骤：读取被切割连边，比较被切割连边两端的节点度大小，在节点度较大的节点所属子块内新增噪声节点，通过节点度较大的节点与噪声节点连线实现对被切割连边的保留；

(3)子块同构步骤：聚合k个子块的结构信息，构造出同构块矩阵T；将k个子块结构信息分别与同构块矩阵T比较，并以添加噪声边的方式进行同构，使得同构后的k个子块的邻接矩阵与矩阵T相等，完成图数据匿名保护；

所述步骤(3)中构造同构块矩阵T的具体实施方式为：

(3-1)统计各k个子块包含的最多节点数，记为max；

(3-2)分别在各k个子块内，将各节点按照节点度升序排列构成节点序列；

(3-3)改变节点序列中节点的索引信息，使得节点的新索引值newindex满足以下公式：

newindex＝max-block.size+oldindex

其中block.size为子块包含的节点数，oldindex为子块节点的原索引值；

(3-4)在节点序列中添加噪声节点，使得每个节点序列中的节点数等于max，其中噪声节点添加至已经排好序的节点序列的首部，其索引为从0开始未被使用的索引值；

(3-5)依据节点序列构造k个子块的邻接矩阵，以矩阵相加的方式聚合k个邻接矩阵，形成同构块矩阵T；

所述步骤(3)中同构的具体实施方式为：

对比各子块的邻接矩阵与同构块矩阵T差异；如果矩阵T中第i行，第j列的值T_ij大于等于1并且对应子块的邻接矩阵中第i行第j列的值N_ij等于0，则在子块节点序列的第i个节点n_i和第j个节点n_j之间构造噪声边e_ij。

2.根据权利要求1所述的面向大规模图数据发布的隐私保护方法，其特征在于，在图分割步骤前还对原图数据进行模块化处理，具体为：

根据原图数据的结构信息和节点属性，计算原图的模块化程度即社区性质；若模块化程度大于阈值，则判定原图数据含有明显社区性质，将含有明显社区性质的图数据划分为多个模块数据，将各模块数据用于后续的图分割。

3.根据权利要求2所述的面向大规模图数据发布的隐私保护方法，其特征在于，所述模块化处理采用FU算法、BMLPA、SLPA、HANP中的任意一种。

4.根据权利要求1所述的面向大规模图数据发布的隐私保护方法，其特征在于，所述步骤(1)中采用多层k路划分策略将原图数据均匀的划分为k个独立的子块。