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J-GLOBAL ID:201902244316776130   整理番号:19A1193186

ソーシャルネットワーク出版におけるグラフ構造知覚の階層的k-匿名技法【JST・京大機械翻訳】

A Hierarchical k-Anonymous Technique of Graphlet Structural Perception in Social Network Publishing
著者 (5件):
資料名:
巻: 11005  ページ: 224-239  発行年: 2019年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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社会ネットワークデータの構造情報は,多くの研究分野で重要な役割を果たしている。したがって,プライバシー保護ソーシャルネットワーク出版法は,複雑なネットワーク(グラフ/モチーフ)の高次組織構造のような,より多くの構造情報を保存しなければならない。したがって,社会ネットワークにおけるグラフ構造情報を可能な限り保存する方法は,ソーシャルネットワークプライバシー保護における重要な問題になる。本論文では,公表されたソーシャルネットワークデータのプライバシー過程におけるグラフ構造情報の過剰損失の問題に取り組むために,グラフ構造認識のための階層的k-匿名性の技術を提案した。この方法は,べき乗則分布の特性に従って,ソーシャルネットワークノードの程度を考慮した。ノードを,程度に従って分割し,そして,本方法は,プライバシー過程におけるグラフのグラフ構造特徴を分析し,そして,グラフ構造特徴に従って,エッジのプライバシー処理戦略を調整した。これは,社会ネットワークにおけるグラフィック構造情報を保護しながら,プライバシー要求を満たし,データの効用を改善するために行われる。本論文は,2つの実際の公開データセット,WebKBとCoraを使用して,実験と評価を実施した。最後に,実験結果は,本論文で提案した方法が,同じプライバシー保護強度を同時に提供することができ,ソーシャルネットワークの構造情報をより良く維持し,データの効用を改善できることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算理論  ,  計算機網  ,  人工知能  ,  分子・遺伝情報処理 

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