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上传时间: 2021-03-13
详细说明：考虑到社交网络上的隐私问题，已经提出了多种匿名技术，但是这些技术忽略了个人在隐私保护需求方面的一些差异。 随着互联网技术的发展，社交网络个体的数量逐年增加，网络数据蓄势待发。 因此，我们为受害人指定了三个级别的隐私信息，并提出了个性化的k度m标签（PKDML）匿名模型。 此外，我们设计并实现了分布式个性化的k-m-lable（DPKDML）匿名化算法，该算法利用“以顶点为中心”的GraphX编程模型通过多次消息传递和节点值更新来完成整个匿名过程。 最后，我们在真实的社交网络数据集上进行了实验，以评估DPKDML。实验结果表明，我们的方法可以克服传统方法在处理海量数据方面的缺点，并可以减少匿名成本并提高数据实用性。
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