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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利一种基于微服务的社交网络数据差分隐私保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210713687.8，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于微服务的社交网络数据差分隐私保护方法是由李青茹;王亚红;王方伟;王长广;赵冬梅设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微服务的社交网络数据差分隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于微服务的社交网络图数据差分隐私保护方法，采用了用户输入网络数据集以及初始参数的步骤；调用数据处理微服务模块，生成图序列的步骤；生成的图序列获取参数微服务模块的步骤；采用图序列差分化微服务模块的步骤；对处理后的二阶差分序列采用差分隐私化微服务模块的步骤；生成以隐私预算为横坐标、以相对L1误差为纵坐标的折线统计图的步骤；本发明结合微服务和差分序列对社交网络数据序列进行二重处理，生成了二阶差分序列，在二阶差分序列上添加了拉普拉斯噪声，提高了差分隐私保护，为社交网络数据的隐私保护提供了强有力的技术支撑。

本发明授权一种基于微服务的社交网络数据差分隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微服务的社交网络数据差分隐私保护方法，其特征在于所述微服务包括数据处理微服务模块、获取参数微服务模块、图序列差分化微服务模块和差分隐私化微服务模块；所述方法采用如下步骤： 步骤一：用户输入网络数据集以及初始参数； 步骤二：调用数据处理微服务模块，生成图序列； 所述数据处理微服务模块根据步骤一中用户输入的网络数据集的特点以及参数，将输入数据转换为图序列； 每个网络数据集中的节点集合和边集合生成图其中V表示图中节点的集合，E表示图中边的集合；新节点进入当前图的时刻记录在图序列中，用V.time表示； 则图序列形式定义为，根据数据处理微服务模块生成，表示t时刻构成图的节点集合，表示t时刻构成图的边的集合，表示t时刻到达的所有节点和边构成的图； 步骤三：根据步骤二生成的图序列获取参数微服务模块；所述获取参数微服务模块根据用户输入的参数以及当前图序列，生成节点度阈值和全局敏感度； 节点度阈值的获取具体采用： 步骤301、用户输入的参数为edge，则阈值为-1； 步骤302、用户输入的参数为highDeg，则判断用户是当前的网络数据是有向图结构还是无向图结构，如果是有向图，则根据当前网络数据的出度生成节点度阈值；如果是无向图，则根据当前网络数据的度生成节点度阈值； 全局敏感度的获取先将步骤二中的图序列存储在list中，再常规获取当前list的所有节点的度或出度的最大值； 步骤四：采用图序列差分化微服务模块；所述图序列差分化微服务模块根据图序列生成原始序列，给定一个作用于图序列的随机函数，先根据原始序列生成一阶差分序列，然后在一阶差分序列的基础上生成二阶差分序列； 步骤五：对处理后的二阶差分序列采用差分隐私化微服务模块，所述差分隐私化微服务模块根据全局敏感度和不同的隐私预算，隐私预算的值按照1-10顺序递增，在二阶差分序列上添加同全局敏感度与当前隐私预算的比值成正比例的拉普拉斯噪声；并记录原始序列与添加噪声之后的序列之间的相对L1误差； 步骤六：根据步骤五记录的相对L1误差和不同的隐私预算产生的误差，生成以隐私预算为横坐标、以相对L1误差为纵坐标的折线统计图。

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