1、社會網(wǎng)絡是現(xiàn)實中許多真實復雜網(wǎng)絡的抽象，社會網(wǎng)絡中蘊含著豐富的數(shù)據(jù)信息?，F(xiàn)實世界中，社會網(wǎng)絡隨處可見，例如Blog、FaceBook和Twitter等在線社交網(wǎng)站。社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)發(fā)布可以為不同的研究工作者提供一些可靠的、實時的而且有高價值的數(shù)據(jù)。對社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的分析可用于知識決策、科學研究和數(shù)據(jù)共享。然而這些數(shù)據(jù)往往涉及用戶隱私信息，發(fā)布和共享社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)會導致隱私泄露。為了保證數(shù)據(jù)共享，給網(wǎng)絡用戶提供更好的服務，數(shù)據(jù)擁有者發(fā)布網(wǎng)絡用戶的

2、數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析者分析發(fā)布的數(shù)據(jù)，可以為商業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持，同時也可以提供給科研工作者用以數(shù)據(jù)的研究。因此，需要對社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行發(fā)布。但是，不經(jīng)處理的數(shù)據(jù)發(fā)布可能導致用戶的隱私信息的泄露。
　　現(xiàn)階段社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量龐大，單工作站上執(zhí)行大規(guī)模社會網(wǎng)絡算法，存在執(zhí)行效率低等方面問題。在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，海量數(shù)據(jù)的處理效率令人堪憂。因此，設計云環(huán)境下分布式社會網(wǎng)絡匿名算法將會給大規(guī)模社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理提供有力支持。
　　本文研究分布

3、并行算法保護大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，結合MapReduce計算模型和BSP計算模型來實現(xiàn)分布并行處理圖數(shù)據(jù)。MapReduce模型用于迭代次數(shù)少，需要進行全局聚類排序的處理步驟。BSP模型可以用于實現(xiàn)迭代步驟多，與圖性質關系密切的算法。使用兩種模型處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，結合兩種計算模型的優(yōu)點，提高圖數(shù)據(jù)的處理速度，本文的具體研究方案包括以下幾個方面：
　　1.結合社會網(wǎng)絡隱私保護技術和大數(shù)據(jù)處理技術，設計分布式環(huán)境下結點分裂隱私保護方法。針對社

4、會網(wǎng)絡帶標簽無向圖進行分布式結點信息匿名和分布式結點分裂匿名。分布式結點信息匿名通過 MapReduce方式，以泛化后的結點標簽信息為度量標準進行聚類。使用Pregel消息迭代更新模型分裂結點，通過選舉分裂結點方式，保證互為鄰居的結點不同時分裂。
　　2.設計針對社會網(wǎng)絡動態(tài)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的匿名保護方法，使用分布式結點 m-標簽匿名處理結點標簽，將相似度大于閾值的結點聚類為一組，保護結點標簽信息不泄露。分布式結點k-度匿名算法通過不同的