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用戶間的敏感關(guān)系是社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的重要隱私信息。為了解決社交網(wǎng)絡(luò)中用戶間敏感關(guān)系泄露問題，提出一種邊分割算法。首先，將已刪除敏感邊的簡(jiǎn)單匿名社交網(wǎng)絡(luò)的非敏感邊分割成多條子邊；然后，將原非敏感邊攜帶的信息分配到子邊上，使得每條子邊只攜帶原非敏感邊的部分信息，從而生成具有隱私能力的匿名社交網(wǎng)絡(luò)。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比cluster-edge和cluster-based with constraints算法，邊分割算法在保證數(shù)據(jù)具有較高可用性的情況下能更大限度降低敏感關(guān)系泄露的概率，泄露概率分別降低了約30%和20%，因此所提算法能夠有效解決社交網(wǎng)絡(luò)中敏感關(guān)系泄露問題。
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