随着人类网络技术的不断进步以及社交需求的变化,社交平台的用户数量在不断增涨。为了更好地进行数据挖掘实现精准推荐,引入社区发现算法对社交网络进行社区划分,从而能够更加快速全面地了解用户群体的偏好与兴趣爱好。社区发现算法作为一种社区划分算法,能够将大型复杂网络中联系紧密度比较高的节点划分为一组。而且,社交网络所呈现出的“人以群分”社区结构是客观存在的,对其深入研究在多个领域有着重要的价值。然而,近些年,各类社交平台的发展与普及,个人隐私和安全问题日益突出。针对在社区发现过程中难免会出现用户的个人隐私信息泄露等问题,本文引入本地化差分隐私技术和区块链思想对数据进行预处理,从而提高社区划分的隐私安全性。所完成的主要工作具体如下:1)初始的社区发现算法是将用户数据直接投入到算法中进行分析,忽略了用户敏感信息的安全性。并且,早期的隐私保护模型需要假设可能的攻击模型,必须要求不断改进自身模型。而差分隐私保护模型具有较强的背景知识,弥补了不足,此外,它在添加噪声时不需要考虑数据集的大小,因此非常适合在海量数据分析中进行隐私保护。另外,为了能够更加快速地实现精准划分,在社区发现的过程中增加了中心序列的过程。总而言之,本文提出了基于差分隐私技术的社交网络社区发现算法,该算法通过在社区发现算法中增加中心序列的方式减少了迭代次数,降低了时间复杂度,通过引入差分隐私技术的方式在确保社交网络社区划分精准度的同时实现了隐私保护。2)针对于社交网络数据存储安全问题,基于区块链去中心化的特性,设计了基于区块链思想的社区发现数据存储机制。本文提出的社区发现数据存储机制以以太坊作为底层区块链,将系统中社区节点加密后的敏感关键信息存储在以太坊内,保证了数据的可信度和不可篡改性。该机制中为每个数据所有者制定了一份信任关系列表,在有节点发出请求时,判断该节点是否在信任关系中,若在直接返回数据即可。反之,则需提交身份验证。另外,提出了一种基于多层分组的PBFT共识算法,将社交网络用户节点按节点属性分类,并分层达成共识,该算法在节点众多、数据量庞大的社交网络中提高了共识效率、降低了通信成本与共识时延。3)结合社区划分算法的隐私安全研究成果,设计了基于Django框架的社区发现隐私安全研究系统。该系统结合Django框架与Bootstrap前端框架,主要包含社区节点、社区发现、登录与注册模块以及安全模块,旨在保护用户个人信息安全,且帮助相关研究人员高效地挖掘社交网络中的有价值信息,从而实现更加精准的推荐。