基于自注意力机制的全局社区隐藏算法
Global community hiding algorithm based on self-attention mechanism
河南师范大学 a. 计算机与信息工程学院; b. 教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室; c. 教学资源与教育质量评估大数据河南省工程实验室, 新乡 453007
摘要
社区检测算法在揭示网络结构和挖掘数据方面具有显著优势，但也潜在带来用户隐私泄露的风险。为了解决这个问题，社区隐藏已成为一个广泛研究的解决方案。然而，现有的大多数社区隐藏的研究集中在拓扑网络上，在属性网络方面取得的进展很有限。针对上述问题，提出了一种基于自注意力机制的社区隐藏算法(Self-Attention mechanism Network Community Hiding，SANCH)。该算法利用自注意力机制对节点属性之间的全局依赖关系进行建模，并通过整合图的结构信息生成对抗性扰动。它计算节点之间的注意力权重以导出节点嵌入表示，随后得出链路存在的概率。基于预定义的扰动预算，该算法选择对社区结构影响最大的链路进行添加或删除，从而实现有效的社区隐藏。实验结果表明，SANCH在针对各种社区检测算法时具有出色的隐藏性能和鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62072160)
河南省科技攻关计划资助项目(242102211076)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0267
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第3期
发布历史
[2025-11-18] 优先出版
引用本文
冯志超, 张博瀚, 荆军昌, 等. 基于自注意力机制的全局社区隐藏算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0267. (Feng Zhichao, Zhang Bohan, Jing Junchang, et al. Global community hiding algorithm based on self-attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0267. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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