Las redes sociales se han vuelto fundamentales en la vida diaria, permitiendo a los usuarios conectarse y compartir información. El análisis eficiente de las redes sociales beneficia campos como la epidemiología, la difusión de información, el marketing y el análisis de sentimientos. Sin embargo, la publicación directa de redes sociales es vulnerable a ataques de privacidad como los típicos ataques de 1-vecindario. Este ataque puede inferir la información sensible de usuarios privados utilizando las relaciones e identidades de los usuarios. Para defenderse contra estos ataques, el esquema de -anonimato es un método ampliamente utilizado para proteger la privacidad del usuario asegurando que cada usuario sea indistinguible de al menos otros usuarios. Sin embargo, este enfoque requiere modificaciones extensas que comprometen la utilidad del grafo anonimizado. Además, aplica una protección uniforme de la privacidad, ignorando las diferentes preferencias de privacidad de los usuarios. Para abordar los desafíos anteriores, este documento propone un esquema de anonimato llamado TC-PIA (Agrupamiento en árbol y Anonimización de isomorfismo parcial). Específicamente, TC-PIA primero construye un árbol de similitud para capturar información de características de subgráficos en diferentes niveles utilizando un método de agrupamiento novedoso. Luego, extrae los diferentes requisitos de privacidad de cada usuario basándose en el clúster de nodos. Utilizando los requisitos de privacidad, emplea un método de anonimización de estructura de grafo basado en isomorfismo parcial para lograr requisitos de privacidad personalizados para cada usuario. Experimentos extensos en cuatro conjuntos de datos públicos muestran que TC-PIA supera a otras alternativas en el equilibrio entre privacidad y utilidad del grafo.