En länk mellan två individer i ett socialt nätverk kan vara ett intrång i privatlivet. För att begränsa offentliggörande av länkar modellerade tidigare verk ett socialt nätverk som en oriktad graf och randomiserade en länk över hela länkdomänen, vilket leder till betydande strukturell förvrängning av grafen. I detta arbete tar vi upp denna fråga i två steg. Först modellerar vi ett socialt nätverk som en riktad graf och randomiserar destinationen för en länk samtidigt som källan till en länk förblir intakt. Randomiseringen säkerställer att, om den tidigare uppfattningen om målet för en länk begränsas av någon tröskel, den bakre övertygelsen, med tanke på den publicerade grafen, är inte mer än en annan tröskel. Sedan, vi ytterligare minska strukturell distorsion genom en subgraph-wise perturbation där den givna grafen delas in i flera subgrafer och randomisering av destination noder utförs inom varje subgraf. Fördelen med subgraph-wise perturbation är att den behåller en destination nod med en högre retention sannolikhet och ersätter en destination nod med en nod från en lokal stadsdel. Vi studerar bytet av nytta och integritet av subgraph-wise perturbation.
För att skydda från länkdisclosure Författare föreslår Subgraph vise perturbation and perturbation process REF, där den givna grafen är partition i lokala sub-grafer och graf vis perturbation tillämpas på varje del graf.
Limiting link disclosure in social network analysis through subgraph-wise perturbation
{'venue': "EDBT '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}