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自從社交網絡成為重要的研究課題，社交網絡隱私保護也成為了重要的研究內容，尤其是關于公開發布以供研究的大規模社交網絡圖數據的隱私保護．為了評估用戶的隱私風險，研究者們設計了不同的方法來對圖進行去匿名化，在不同的圖網絡中識別個體的身份，然而，當前的去匿名化算法或者需要高質量的種子匹配，或者在精確度和效率上頗有不足．本文提出了一種高效高精度的無種子去匿名化算法“RoleMatch”，基于社交網絡的拓撲結構識別個體身份．該算法包括（1） -種新型的可以快速計算的兩圖結點間相似度度量方法“Role Sim++‘’，和（2） -種有效的結點匹配算法，此法同時考慮了結點間的相似度和中間匹配結果的反饋．在實驗部分，利用Livejournal的數據。拿RoleMatch對比了多種流行的匿名化算法。并根據實際應用情景。在傳統實驗的基礎上增加了局部去匿名化的實驗。實驗結果驗證了本文提出的去匿名化算法的優秀性能．
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