社会网络往往是现实中许多真实复杂网络的抽象，现实世界中，社会网络随处可见，例如博客、在线社交网站等。社会网络可以为用户提供一些可靠、及时、高价值信息。目前，随着社会网络的迅速发展，网络规模急剧扩大，蕴含的数据信息越来越丰富，然而这些数据往往涉及用户隐私信息及人们对隐私的关注度越来越重视，这就需要采取相应的隐私保护措施。当前社会网络的隐私保护研究取得了较大发展，但针对的网络规模有限，很少考虑百万、千万、甚至亿量级规模的社会网络，且较少关注用户的个性化隐私保护需求及对网络的拓扑结构改变较大，影响了网络数据的可再利用性等。本文首先介绍了一些常用社会网络技术基础与传统的社会网络隐私保护的一些基础理论知识，随后具体描述了一些经典的社会网络隐私保护模型，为我们将要设计的隐私保护算法提供了理论指导。基于上面的阐述，本文所设计的基于启发式分析的大规模社会网络的快速隐私保护主要包括社会网络隐私保护的启发式分析技术与快速隐私保护两个方面。首先，针对社会网络隐私保护的启发式分析，我们设计一个新的启发式分析函数用于逼近多目标函数的最优解，减少隐私保护前后网络拓扑结构的改变；然后，设计了针对大规模社会网络的快速隐私保护算法，包括快速社区挖掘技术、个性化K-Degree匿名化、社区泛化与凝聚网络节点的同构等部分。此算法首先根据网络的快速社区挖掘技术，把原始网络分解为一系列子网（即社区结构），再分布式对各个规模相对较少的子网实施个性化K-Degree匿名化，随后，泛化社区结构，形成凝聚网络。然后对凝聚网络进行节点同构处理，实现凝聚网络同度节点的一阶邻居拓扑结构相似，形成最终匿名化网络。最后，通过真实社会网络数据对所设计的算法进行实验分析，进而说明算法的性能，最终实现了大规模社会网络的快速隐私保护及用户的个性化隐私保护需求，且减少了对网络拓扑结构的改变。