Impact evaluation of clustering-based k-anonymity for recommendations

Abstract

SaNGreeA is a greedy and deterministic clustering algorithm for achieving kanonymous clusters on a labeled, undirected graph. It is nowadays a classic and the leading work in clustering based k-anonymity algorithms. It has a quadratic time complexity which makes it really slow for a reasonably big network (1 M nodes). Our project adapts SaNGreeA to make it scalable for a real world big network and specialises it to make sure the generated clusters are useful for a recommender system.

SaNGreeA es un algoritmo determinista voraz basado en agrupación para obtener grupos k-anónimos en un grafo etiquetado, no dirigido. Actualmente es un clásico y la referencia en los algoritmos de k-anonimización por agrupación. Tiene una complejidad de tiempo cuadrática. Esto lo hace realmente lento para una red razonablemente grande (1 M nodos). Nuestro proyecto adapta SaNGreeA para hacerlo escalable para una red grande real y lo especializa para asegurar que los grupos generados sean útiles para un sistema de recomendaciones.

SaNGreeA és un algorisme determinista voraç basat en agrupació per a obtenir grups k-anònims en un graf etiquetat, no dirigit. Actualment és un clàssic i la referència en els algorismes de k-anonimització per agrupació. Té una complexitat de temps quadràtica. Açò ho fa realment lent per a una xarxa raonablement gran (1 M nodes). El nostre projecte adapta SaNGreeA per a fer-ho escalable per a una xarxa gran real i ho especialitza per a assegurar que els grups generats siguen útils per a un sistema de recomanacions.