【摘 要】
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随着空间数据库以及GPS系统的不断发展,用户的海量轨迹存储逐渐变为现实,针对轨迹数据的查询技术也成为众多学者的研究热点。但是同时由于轨迹数据中蕴含着大量的用户个人信息,一旦被泄露则会对用户的个人隐私造成严重后果,因此对于轨迹数据的隐私保护问题也成为时下急需解决的问题。由于GPS系统精度问题以及传送延迟等因素的存在,造成了轨迹数据的不确定问题的产生。基于以上原因,本文解决了不确定轨迹的隐私保护问题。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61872105）；
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随着空间数据库以及GPS系统的不断发展,用户的海量轨迹存储逐渐变为现实,针对轨迹数据的查询技术也成为众多学者的研究热点。但是同时由于轨迹数据中蕴含着大量的用户个人信息,一旦被泄露则会对用户的个人隐私造成严重后果,因此对于轨迹数据的隐私保护问题也成为时下急需解决的问题。由于GPS系统精度问题以及传送延迟等因素的存在,造成了轨迹数据的不确定问题的产生。基于以上原因,本文解决了不确定轨迹的隐私保护问题。此外在进行不确定轨迹的查询问题时考虑了现实的应用环境,对路网环境下的不确定轨迹的k近邻查询问题进行了研究。首先在不确定轨迹的隐私保护方面,本文针对不确定轨迹,提出了一种差分隐私保护方法。本文方法主要分为三步,首先对不确定轨迹数据进行基于位置形状的网格划分预处理,其次根据其自身的不确定性自适应分配隐私预算,在保证数据的隐私保护程度的同时增加数据的可用性。最后提出了一种不确定轨迹数据预测发布方法,根据马尔科夫链的状态转移矩阵计算出位置点在不确定区域内的可能假位置集合,然后将假位置集合进行过滤,将满足地理不可区分性以及位置可用性高的位置点进行发布,提高了隐私预算的利用率。其次为了弥补路网环境下的不确定轨迹的k近邻查询问题的空白,提出一种算法。该算法首先对过于稀疏的不确定轨迹采用Dijkstra算法对其进行的位置点的填充。其次将道路网特征融入了不确定Voronoi图中,并通过Voronoi图的特性将不确定轨迹集合进行了初步筛选,生成不确定轨迹候选集合。最后通过概率距离、相对熵、方向来进行进一步的计算,生成最终k近邻的查询结果。
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