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社交網絡作為新興的互聯網應用模式受到廣泛關注，社交網絡中的數據對經濟預測、輿情分析等具有重要意義，然而數據中含有大量的個人隱私信息，直接發布會造成用戶隱私泄露。如何在發布數據時對用戶隱私進行有效保護，已經成為一個重要的研究方向。
數據發布隱私保護的研究內容涉及到保護方法、并行性和動態性等多方面。其中，隱私保護方法包括聚類、數據擾動、泛化、隨機化以及推演控制等。并行性體現在海量的社交網絡數據分析和處理需要有效的并行算法來實現。同時，現有大多數隱私保護方法只針對單次數據發布進行研究，即數據發布后不再進行任何改變，而社交網絡不斷發展變化的特性決定了社交網絡的動態性，無時無刻不在發生著數據的更新迭代。社交網絡的動態性決定了單次數據發布的隱私保護方法（靜態隱私保護方法）不能保證動態社交網絡的隱私安全。在數據更新迭代過程中，如何進行有效的數據發布隱私保護具有重要的理論意義和實用價值，社交網絡中動態數據發布隱私保護方法的研究成為一個重要研究課題。
本文在對社交網絡動態數據發布隱私保護方法研究的基礎上，著重解決現有方法中攻擊者背景知識單一、對社交網絡圖結構動態變化適應性低等問題，提出基于聚類的動態圖發布隱私保護方法。
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