典型文献
社交网络中一种基于偏好的隐私度量方法研究
文献摘要：
针对现有社交网络中的度量模型很少考虑到用户的主观感受,导致度量不准确等问题,提出了一种结合隐私偏好的隐私度量方法.对用户属性的可提取度、获取难度和隐私偏好度进行量化,使用CMDPC(coefficient of variation and multi cluster merging strategy density peaks clustering)算法对用户进行聚类,结合属性的敏感度,得到用户的隐私分数.利用用户属性的隐私偏好度反映了用户主观感受.CMDPC算法对用户进行聚类提升了效率和准确性,实现了对用户属性的快速准确度量.实验结果表明,该模型反映了用户的主观感受,并提高了度量结果的时效性和准确性.
文献关键词：
隐私度量;CMDPC算法;隐私偏好度;社交网络
中图分类号：
作者姓名：
路太宇;李晓会;张馨予;吕维新;邓倩
作者机构：
辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州 121001
文献出处：
引用格式：
[1]路太宇;李晓会;张馨予;吕维新;邓倩-.社交网络中一种基于偏好的隐私度量方法研究)[J].辽宁工业大学学报（自然科学版）,2022(06):393-398
A类：
隐私偏好度,CMDPC
B类：
社交网络,隐私度量,度量模型,主观感受,用户属性,coefficient,variation,multi,merging,strategy,density,peaks,clustering,私分,用用,户主,快速准确
AB值：
0.248596
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
