社交网络数据隐私保护与信任预测相关技术解析

### 社交网络数据隐私保护与信任预测相关技术解析 在当今数字化时代，社交网络数据的隐私保护和信任预测成为了重要的研究课题。本文将深入探讨社交网络数据多版本发布中的边保护、考虑时间动态的信任预测以及结合社区检测和蚁群优化的信任推理路径搜索等相关技术。 #### 社交网络数据多版本发布中的边保护 在社交网络数据的匿名化处理中，边的保护至关重要。目前有多种方法用于此目的： - **边权重扰动**：Liu等人通过扰动某些边的权重，保留了原始网络中某些节点对之间的最短路径和近似路径成本，但对匿名性的影响未进行量化。 - **k - 匿名模型**： - Liu和Terzi将关系数据中的k - 匿名模型引入社交网络数据，提出了k - 度匿名，确保每个个体所在的组中至少有k个具有相同度的节点。 - Zhou和Pei提出了更强的模型，要求组中至少有k个具有相同度且共享1 - 邻域同构的节点。 - Zou等人提出了k - 自同构模型，组中至少有k个无任何结构差异的节点。 - Cheng等人设计了k - 同构模型，匿名图由k个不相交的同构子图组成，以保护节点和关系。 - **l - 多样性应用**：基于不同模型，[11, 12]将l - 多样性应用于保护节点的重新识别和敏感属性。 为了在社交网络数据多版本发布中保护边，提出了动态安全条件和启发式算法DEP。动态安全条件通过约束节点分区，确保社交网络演化过程中任意两组之间边的稀疏性。DEP算法对顺序图进行匿名化处理，以满足隐私目标。通过大量实验证明了该匿名化方法的有效性。 #### 考虑时间动态的信任预测 在开放的基于社会的应用中，推断未知的信任关系近年来受到越来越多的关注。然而，大多数现有工作假设信任关系是静态的，这在长期运行的在线应用系统中往往不适用。随着时间的推移，用户的兴趣可能会发生变化，产品的吸引力或新鲜感可能会衰减，因此需要考虑时间动态以进行更准确的信任预测。 ##### 问题陈述 设u = {u1, u2, …, un}为用户集合，t = {t1, t2, …, tm}为时间戳集合。假设G = {G1, G2, …, Gm}，其中Gi∈Rn×n是ti时刻信任关系的矩阵表示，若uj与uk建立信任关系，则Gi(j, k) = 1，否则Gi(j, k) = 0。任务是根据过去时间段[t1, tm]的观测数据矩阵{G1, G2, …, Gm}预测Gm + 1的值。 ##### 信任预测模型 基于低秩矩阵分解的信任预测框架被用作基本模型，并结合时间动态提出了以下两种方法： - **时间加权矩阵分解（TWMF）**：假设tijg是iu信任ju的时间戳，iu在tijg时刻对ju的信任关系对其当前是否信任他人的影响与tijg和当前时间t的距离有关。引入个性化衰减率iη，采用指数时间函数(tijg - m)e - ηi对信任预测误差进行加权。TWMF通过解决以下最小化问题来实现： \[ \begin{align*} &\min_{U, V, \eta} \sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} e^{-\eta_i (t_{ij}^g - m)} \| G_{ij}^T - U(:, i) V(:, j) \|_2^2 + \alpha \sum_{i = 1}^{n} \eta_i^2 + \beta \| U \|_F^2 + \gamma \| V \|_F^2 \\ &s.t. U \geq 0, V \geq 0, \eta_i \geq 0, i \in [1, n] \end{align*} \] 采用交替优化方法求解该问题，具体算法如下： ```plaintext 算法1. TWMF信任预测 输入: {G1, G2, …, Gm}, α, β和γ。输出: Gˆ 1: G = ∑_{t = 1}^{m} Gt; 2: 随机初始化V; 3: 随机初始化iη; 4: 随机初始化U(:, i); 5: while 未收敛或未达到最大迭代次数 6: 更新ηi = (∑_{j = 1}^{n} e^{-\eta_i (t_{ij}^g - m)} c_{ij}) / (∑_{j = 1}^{n} e^{-\eta_i (t_{ij}^g - m)} + \alpha \eta_i); 7: 更新U(:, i) = [A(i, :) U(:, i)] a(i); 8: 更新V(:, j) = B(j, :) / C(j, :); 9: end while 10: Gˆ = U V^T U ``` 其中，c_{ij} = \| G_{ij}^T - U(:, i) V(:, j) \|_2^2，a(i)、A、B、C的计算方式如原文所示。对于没有信任关系的用户对(iu, ju)，它们建立信任关系的可能性由Gˆ(i, j)表示。 - **时间平滑矩阵分解（TSMF）**：通过建模用户偏好的演化来考虑时间动态。设U = {U1, U2, …, Um}为用户偏好矩阵集合，V = {V1, V2, …, Vm}为相关矩阵集合。TSMF通过解决以下方程来进行信任预测： \[ \begin{align*}