随着社交网络的快速发展，当前的图形数据规模不断增加，匿名社交网络方法的性能受到限制。 节点可达性查询在有向图中至关重要，它可以反映节点之间的关系和信息传播的方向。 针对有向社交网络隐私技术之间节点的可达性问题，提出了一种基于分布式图形处理系统GraphX的可达性保持分布扰动算法。 该算法首先为节点生成由四个元组组成的随机邻域表（RNT），然后使用GraphX的消息传输和“探针”机制。 该算法在保持节点可达性的同时，提高了大规模社交网络的处理效率。 基于真实社交网络数据的实验表明，该算法可以在保持