کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943289 | 1437618 | 2017 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Upper approximation based privacy preserving in online social networks
ترجمه فارسی عنوان
حفظ حریم خصوصی بر اساس تقریب بالا در شبکه های اجتماعی آنلاین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
خشن مجموعه حفظ حریم خصوصی، چاپ گراف، شبکه اجتماعی آنلاین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The current study proposes to use upper approximation concept of rough sets for developing a solution for privacy preserving social network graph publishing. The proposed algorithm is capable of preserving the privacy of graph structure while simultaneously maintaining the utility or value that can be generated from the graph structure. The proposed algorithm is validated by showing its effectiveness on several graph mining tasks like clustering, classification, and PageRank computation. The set of experiments were conducted on four standard datasets, and the results of the study suggest that the proposed algorithm would maintain the both the privacy of individuals and the accuracy of the graph mining tasks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 88, 1 December 2017, Pages 276-289
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 88, 1 December 2017, Pages 276-289
نویسندگان
Saurabh Kumar, Pradeep Kumar,