- 选题背景和意义：
随着互联网技术的发展和诸如Facebook、微信等社交网络服务的爆炸性增长，社交网络中的在线用户数量迅速增加。人们通过社交网络交流和共享信息，这已成为人们生活中重要的一部分。互联网和社交网络的发展也带来了新的研究课题和研究热点。
各类实体及其之间的联系出现在无数的平台和网站上，其给出的社交数据都是前所未有的，这些数据的特征可能是非常独特的，通常包含个人敏感信息。比如在各类社交网站注册账号通常都需要你填写手机号码或者邮箱等联系方式，又或者说在网上办理某些业务时会涉及到身份证号码银行卡号这一些极为敏感的个人信息。一旦网络黑客通过一些技术手段攻破了某些网站的防护墙，那么网站用户的个人敏感信息都将毫无保留地被人窃取，这样用户的隐私权就会被侵犯了，日常生活的安宁会被影响，受到垃圾短信与垃圾邮件的干扰，甚至可能被推销或诈骗。因此隐私保护在社交网络的发展中至关重要，是一个很值得研究的课题。
2.课题关键问题及难点：
1. 社交网络中的隐私保护问题是一个实际问题。社交网络是一个及其复杂的模型，其中的隐私保护问题就更为复杂，影响它的因素有很多。因此把实际的社交网络中的隐私保护问题抽象成一个对应的数学模型会比较困难。虽然已经有文献做了这方面的工作，但是为了处理方便忽略了很多重要因素。所以我们想建立更符合实际更加完善的的模型，然后得到一个新的优化问题。
2.现有文献上的相关问题都是NP-hard的，所以预计我们研究的问题也是NP-hard的，也就是不可能在多项式时间内给出精确解。
3.虽然能得出精确解很好，但是对于社交网络这一庞大的数据量，即使能计算出精确解也非常费时费力，从实用角度来说，我们更偏向于能在较短时间内给出一个可行方案，所以我们就要给出一个近似算法来处理这个问题。这就需要我们熟悉近似算法，以找出适合这个问题的方法，从而有效解决这个问题。
- 文献综述（或调研报告）：
随着互联网技术的发展和诸如Facebook、微信等社交网络服务的爆炸性增长，社交网络中的在线用户数量迅速增加。人们通过社交网络交流和共享信息，这已成为人们生活中重要的一部分。实体及其之间的联系出现在无数的平台和网站上，其给出的社交数据都是前所未有的，这些数据的特征可能是非常独特的（2011年Cha等人关于博客内容传播的研究），通常包含个人敏感信息。随着大量社交网络数据的发布,在网络中保护敏感信息的需求已经成为数据发布者一个重要的关心点。
Backstrom （2007年）；Hay（ 2008年）证明了，天真地试图隐藏这些敏感信息是行不通的。为了既要在网络中保护敏感信息，又要尽可能地保留原始网络的数据效用，出现了一种基于三元闭合的有效不确定图方法，并且针对社交网络图已经有了各种各样匿名化的概念。
Liu和Terzi(2008)提出了一种简单的图匿名化技术来防止身份泄露攻击。他们假设对手事先知道网络中某些顶点的度数，并可能利用这些信息来尝试识别网络中的某些节点。为了对抗这种攻击，他们定义了k度匿名的概念。
Hay(2008)使用两种类型的查询(顶点细化查询和子图知识查询)对对手可用的信息进行建模，并研究在这种攻击下不同数据集的脆弱性，提出了一种基于针对此类对手的随机扰动的匿名化技术。
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