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基于社团隶属的用户关系差分隐私保护方法

一、引言

随着互联网的快速发展，社交网络成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在社交网络中，用户的社交行为和关系信息是极其敏感和重要的数据。为了保护用户的隐私，差分隐私保护技术应运而生。本文提出了一种基于社团隶属的用户关系差分隐私保护方法，旨在通过该方法保护用户的社交关系信息，同时满足差分隐私的要求。

二、背景与相关研究

差分隐私是一种数学框架，用于度量隐私泄露的风险。在社交网络中，差分隐私保护主要关注个体数据的匿名性和不可链接性。社团是指具有相似兴趣爱好、行为特征或地理位置等共同特征的用户的集合。社团隶属关系反映了用户在社交网络中的群体属性，是用