针对目前社会网络邻域隐私保护相关研究并没有考虑对子集的保护,并且邻域子集中的特定属性分布情况也会造成个体隐私泄露这一问题,提出了一种新的(θ, k)-匿名模型。该模型移除社会网络中需要被保护的节点邻域子集标签后,基于k-同构思想,利用邻域组件编码技术和节点精炼方法处理候选集中的节点及其邻域子集信息,完成同构操作,其中考虑特定敏感属性分布问题。最终,该模型满足邻域子集中的每个节点都存在至少k-1个节点与其邻域同构,同时要求每个节点的属性分布在邻域子集内和在整个子集的差值不大于θ。实验结果表明,(θ, k)-匿名模型能够降低匿名成本并且最大化数据效用。
