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云平臺作為存儲和處理分析大規模社會網絡數據的工具逐漸變為主流，針對大規模社會網絡子圖匹配隱私保護問題，提岀分布式K-自同構社會網絡隱私保護算法，保護上傳至云平臺的社會網絡圖的結構隱私。通過節點間傳遞標記信息的方式添加噪聲邊，使原始圖匿名為具有k個對稱子圖的K-自同構社會網絡圖。提岀分布式的子圖匹配方法對上傳圖進行子圖匹配，根據搜索圖中節點的選擇性對搜索圖進行分解得到搜索分解子圖;在每個計算節點內進行分布并行的子圖匹配得到搜索分解子圖匹配結果，將結果連接后得到關于搜索圖的匹配結果;在客戶端中根據K-自同構社會網絡圖的對稱性和K-自同構函數對得到的子圖匹配結果進行恢復和過濾得到正確匹配結果。實驗結果表眀：分布式K-自同構社會網絡隱私保護算法和分布式子圖匹配方法在處理大規模社會網絡圖時具有很高的效率，并且有效解決了隱私泄露問題。
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