一种面向社交网络中社区发现的隐私保护方法及系统

本发明公开了一种面向社交网络中社区发现的隐私保护方法及系统，方法包括：使用基于拉普拉斯机制的本地化差分隐私技术对社交网络中的用户数据进行加噪处理，再将加噪后的数据上传至区块链，其中区块链采用基于多层分组的PBFT共识机制；将社交平台上的用户作为网络模型的节点，基于加噪后的用户数据计算每个节点的信息熵，确定中心节点集合，信息熵值小于设置阈值的节点作为中心节点；计算中心节点与其他节点的互信息，根据互信息值将节点进行社区划分。实验结果表明，本发明与经典的社区划分算法相比，时间复杂度更低，性能更好；另外，所提共识机制的通信成本、共识时延更低，能够有效提高共识效率。