随着科技发展,社交网络已成为人们交友互动、信息交流的重要途径。社交用户间的社交关系蕴含着重要的商业价值,而社交网络关系预测能够及时有效地发现社交网络的演变规律,分析用户之间的潜在关系,解决大规模网络结构稀疏的问题。然而,社交网络由于其维度巨大、网络形态复杂等特点使传统学习算法难以处理,同时社交网络用户还面临着隐私泄露、恶意攻击等风险。因此,如何对社交网络用户的隐私进行保护,并实现高效地关系预测已成为社交网络挖掘领域的研究热点。首先,为了解决传统学习算法处理大规模网络数据困难等问题,本文结合社交网络中的平衡理论及状态理论,设计并实现了融入多头注意力机制的图嵌入方法SMGAT（Signed Multi-head Graph Attention Network）,SMGAT充分考虑用户节点与一阶、二阶邻居的符号关系,并使用多头注意力机制来为不同邻域节点分配不同的注意力权重,丰富用户节点的邻域信息,充分挖掘用户与邻域用户之间的潜在关系,提高关系预测的性能。其次,为了有效地防止社交网络用户被恶意攻击,保护社交用户的隐私信息,并提高匿名数据的可用性,本文实现了基于平衡理论的k-度匿名的图扰动方案BKDA（Balanced K-Degree Anonymity）,BKDA通过图修改的方式实现图数据的匿名与重构。在匿名过程中,BKDA通过构造度序列来使社交用户的节点度数值满足k匿名,从而将社交用户被识别攻击的概率减少到1/k,保护用户的隐私信息。在图重构过程中,BKDA结合平衡理论,考虑用户与周围邻域的符号关系并保留原始网络的结构特点,尽可能减少网络拓扑结构的改变,从而提高匿名图数据的可用性。最后,为了有效地融合差分隐私技术与社交网络关系预测,本文设计并实现了融合差分隐私保护机制的图卷积神经网络预测方法DPSPM（Differential Privacy Sign Prediction Method）,充分利用图卷积网络对节点用户与周围邻域信息进行聚合学习,提高数据的效用性,并通过DP-SGD优化器在预测方法的损失梯度中添加服从高斯分布的噪声实现差分隐私,防止攻击者从训练结果中窃取用户隐私,实现对社交用户的隐私保护,并进行有效地关系预测。