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首页> 外文会议>Proceedings of the 4th International Symposium on Information, Computer, and Communications Security >The union-split algorithm and cluster-based anonymization of social networks
【24h】

The union-split algorithm and cluster-based anonymization of social networks

机译：社交网络的联合拆分算法和基于集群的匿名化

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Knowledge discovery on social network data can uncover latent social trends and produce valuable findings that benefit the welfare of the general public. A growing amount of research finds that social networks play a surprisingly powerful role in people's behaviors. Before the social network data can be released for research purposes, the data needs to be anonymized to prevent potential re-identification attacks. Most of the existing anonymization approaches were developed for relational data, and cannot be used to handle social network data directly.
机译：关于社交网络数据的知识发现可以发现潜在的社会趋势并产生有价值的发现，从而有益于广大公众。越来越多的研究发现，社交网络在人们的行为中起着惊人的强大作用。在出于研究目的发布社交网络数据之前，需要对数据进行匿名处理以防止潜在的重新标识攻击。现有的大多数匿名化方法都是针对关系数据开发的，不能直接用于处理社交网络数据。

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