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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明提供了一种基于差分隐私的约束推理社交图权重发布方法及设备，该方法包括：从社交图中提取所有边的原始权重；通过所有边的原始权重按非降序排列构成第一权重数组；向第一权重数组中添加噪声获得第二权重数组；对第二权重数组进行约束处理获得第三权重数组，约束处理包括非降序分布约束，或者，约束处理包括非降序分布约束和二次约束，非降序分布约束为使第三权重数组中元素满足非降序分布，二次约束为比例约束或平均值约束；利用第三权重数组更新社交图中边的权重，并发布第三权重数组和或更新后的社交图。提高了第三权重数组和更新后的社交图的可用性，在保证对边的权重隐私保护的同时，提高了后续数据分析结果的准确性。

主权项：1.一种基于差分隐私的约束推理社交图权重发布方法，其特征在于，包括：获取社交图，从所述社交图中提取所有边的原始权重，所述边的原始权重为用户的隐私信息，具体为用户间的通信次数或通信频率；通过所有边的原始权重按非降序排列构成第一权重数组；向第一权重数组中每个权重添加噪声获得第二权重数组；对第二权重数组进行约束处理获得第三权重数组，其中，所述约束处理包括非降序分布约束，或者，所述约束处理包括非降序分布约束和二次约束，所述非降序分布约束为调整第二权重数组中元素的数值使第三权重数组中元素满足非降序分布，所述二次约束为比例约束或平均值约束；利用所述第三权重数组更新社交图中边的权重，并发布第三权重数组和或更新后的社交图；对第二权重数组进行约束处理获得非降序约束数组L，包括：设所述社交图具有n条边，第一权重数组S和第二权重数组N的元素索引均为i，i∈[1,n]，设非降序约束数组L的索引为k，k∈[1,n]；遍历索引k，执行以下步骤获取非降序约束数组L的第k个元素值L[k]：令索引i＝k，计算第二权重数组N中元素i到元素j的算术均值M[i,j]，i≤j≤n；提取M[i,i]到M[i,n]中的最小值，获得索引i对应的最小值mini；从满足1≤i≤k的索引i对应的最小值mini中选取最大者作为L[k]；或者，遍历索引k，执行以下步骤获取非降序约束数组L的第k个元素值L[k]：令索引j＝k，计算第二权重数组N中元素i到元素j的算术均值M[i,j]，1≥i≤j；提取M[i,i]到M[i,j]中的最大值，获得索引j对应的最大值maxj；从满足k≤j≤n的索引j对应的最大值maxj中选取最小者作为L[k]；当所述二次约束为比例约束时，所述比例约束的过程包括：遍历非降序约束数组L和第一权重数组S查找推理基点索引pos，1≤pos≤n，所述推理基点索引pos满足：第一权重数组S中推理基点元素S[pos]不等于0，非降序约束数组L中推理基点元素L[pos]不等于第一权重数组S中S[pos]，且|S[pos]-L[pos]|最小；遍历第一权重数组S按照如下公式获取比例约束数组T1中第i个元素： 其中，S[i]表示第一权重数组S中第i个元素；将比例约束数组T1作为第三权重数组；当所述二次约束为平均值约束时，所述平均值约束的过程包括：计算总和差dif＝sumS-sumL，其中，sumS表示第一权重数组S的总和，sumL表示非降序约束数组L的总和；选取大于1的随机数l，计算补偿量遍历非降序约束数组L获得平均值约束数组T2的第i个元素：T2[i]＝L[i]+temp；其中，L[i]表示非降序约束数组L的第i个元素；将平均值约束数组T2作为第三权重数组。

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百度查询： 重庆大学 一种基于差分隐私的约束推理社交图权重发布方法及设备