1.多图数据中频繁子图挖掘的差分隐私保护方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、统计多图中每对顶点之间所包含的边关系类型，以得到每对顶点的多图子多边集；

步骤2、根据边关系类型的数量对步骤1所得到的多图子多边集进行分类统计，得到所有多图子多边集中最大边关系类型数量n；

步骤3、基于给定最大边关系限制数量Lmax，对步骤2所得到的所有多图子多边集进行噪音频繁挖掘后，得到频繁种子集合；

步骤3.1、对所有的边关系类型利用向下闭包性质，得到具有不同边关系类型数量j的多边集合即候选子多边集Cj；

步骤3.2、基于每个候选子多边集Cj，对所有多图子多边集中，边关系类型数量大于最大边关系限制数量Lmax的多图子多边集进行智能截断操作，得到每个候选子多边集Cj对应的截断多边集E'j；

步骤3.3、计算每个候选子多边集Cj中的每个元素在对应的截断多边集E'j中的支持度，并对其添加拉普拉斯噪音后，将噪音支持度大于等于设定阈值δ的元素加入到频繁种子集合中；

步骤4、对步骤3所得到的频繁种子集合进行深度优先遍历来扩展搜索空间，得到具有不同顶点对数i的子图集合即候选子图集Graphi；

步骤5、分别计算步骤4所得到的各个候选子图集的最大支持度，并将其中最大支持度大于等于设定阈值δ的候选子图集作为筛选候选子图集；

步骤6、对于步骤5所得到的每个筛选候选子图集，分别计算该筛选候选子图集中的各个子图的支持度：若子图的支持度大于等于设定阈值δ，则该子图为频繁子图；否则，该子图为不频繁子图；

步骤7、对步骤6所选出的所有频繁子图进行差分隐私保护后，输出差分隐私保护后的频繁子图及其支持度；

上述i＝1,2,…,m，m为多图中顶点对数，j＝1,2,…,n，n为最大边关系类型数量。

2.根据权利要求1所述多图数据中频繁子图挖掘的差分隐私保护方法，其特征是，步骤

3中，最大边关系限制数量Lmax人为给定，或根据以下方法确定：首先，计算满足式(1)的最小的待求边关系类型数量n’，其中，n为所有子多边集中最大的边关系类型数量，n’为待求边关系类型数量，zj表示具有j种边关系类型的子多边集的数量，zj∈z，z为边关系数量集，η为设定的权值；

接着，将所求得的最小的待求边关系类型数量n’和所有子多边集中最大边关系类型数量n中的较小值，作为最大边关系限制数量Lmax。

3.根据权利要求1所述多图数据中频繁子图挖掘的差分隐私保护方法，其特征是，步骤

3.2的具体过程如下；

步骤3.2.1、如果候选子多边集Cj中的元素存在于当前多图子多边集中，则将该元素添加到暂存集C'j中；

步骤3.2.2、根据暂存集C'j中各个元素在该暂存集C'j中的支持度，给定各个元素的初始权重，其中初始权重与支持度呈正比关系；

步骤3.2.3、从暂存集C'j中挑选出当前最高权重的元素，并将该元素加入到截断多边集E'j中，同时从暂存集C'j中删除该元素；

步骤3.2.4、根据下公式更新暂存集C'j中各个元素的权重，即W'h＝Wh+αh*β

其中，W'h为元素h更新后的权重，Wh为元素h更新前的权重，αh为元素h中所含项的平均权重， H为元素h所含的项数，β为截断多边集E'j中的元素数量；

步骤3.2.5、若截断多边集E'j中元素的所有边关系类型数量未达到最大边关系限制数量Lmax，则返回步骤3.2.3；否则，则当前多图子多边集的智能截断操作结束；

步骤3.2.6、对所有多图子多边集中，边关系类型数量大于最大边关系限制数量Lmax的多图子多边集均进行步骤3.2.1-3.2.5的智能截断操作后，得到每个候选子多边集Cj对应的截断多边集E'j；

上述j＝1,2,…,n，n为最大边关系类型数量。

4.根据权利要求3所述多图数据中频繁子图挖掘的差分隐私保护方法，其特征是，步骤

3.2.6之后，还进一步包括步骤如下：

步骤3.2.7、对频繁种子集合中的元素按照支持度从小到大的顺序排列。