Abstract-Den ökande populariteten av sociala nätverk har initierat ett bördigt forskningsområde inom informationsutvinning och datautvinning. Även om en sådan analys kan underlätta en bättre förståelse av sociologiska, beteendemässiga och andra intressanta fenomen, finns det en växande oro för att personlig integritet kränks, vilket kräver effektiva anonymiseringstekniker. I detta papper anser vi kantviktsanonymisering i sociala grafer. Vår strategi bygger en linjär programmering (LP) modell som bevarar egenskaper hos grafen som är uttryckliga som linjära funktioner i kantvikterna. Sådana egenskaper utgör grunden för många viktiga graf-teoretiska algoritmer såsom kortaste vägar, k-nearest grannar, minsta spanning träd, etc. Off-the-shelf LP lösare kan sedan användas för att hitta lösningar till den resulterande modellen där den beräknade lösningen utgör vikterna i den anonymiserade grafen. Som ett bevis på konceptet väljer vi de kortaste vägarna problem, och experimentellt utvärdera de föreslagna teknikerna med hjälp av verkliga sociala nätverk dataset.
Das m.fl. föreslå en linjär programmering (LP) metod för att ändra kant vikter samtidigt bevara kortaste vägar REF.
Anonymizing weighted social network graphs
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}