随着无线通信、传感设备、存储技术的快速发展,可以很便捷地获取用户当前的位置数据并保存至存储设备。而收集到的轨迹数据蕴含有丰富的个人信息,通过挖掘、分析和利用轨迹数据,能够为各类轨迹问题提供解决思路和方案。与此同时,如果对轨迹数据过度挖掘分析,或者对持有用户轨迹数据的互联网服务提供商不加限制,势必会导致用户个人隐私泄露的风险。本文基于轨迹数据,分别对聚类算法和差分隐私保护算法进行了研究。主要工作包括如下三部分。第一,在轨迹聚类算法方面,提出基于密度的K-means轨迹聚类算法（Density-based K-means trajectory clustering algorithm,DBK-means）。首先,以轨迹相似度为衡量标准,计算出所有轨迹对之间的距离;然后,利用t-近邻距离和eps邻域来统计每一条轨迹的密度值信息;接着,通过密度值排名过滤掉密度值较低的离群轨迹,综合考虑轨迹的密度信息和当前轨迹与已有簇中心轨迹的距离信息,计算得到每一条轨迹被选为初始中心轨迹的概率,从而选择概率最大的K条初始中心轨迹;最后,经过多轮迭代完成轨迹聚类。该算法可以最大程度避免离群轨迹和随机选择初始中心轨迹带来的不利影响。通过可视化的结果展示,以及在合成数据集、真实数据集的实验结果中表明,与现有方法相比,聚类准确性和效果更好。第二,在轨迹差分隐私保护算法方面,提出一种基于停留点隐私预算分配的差分隐私轨迹数据保护方法（Differential Privacy Trajectory Data Protection Method Based on Stay Point Allocation of Privacy Budget,DPSP）。该方法首先利用时间、距离、点数限制找出用户小区域内长时间停留的位置点;然后对单一用户的历史采样点聚类得到该用户常去的热点区域;接着计算用户的停留点到热点区域中心的距离,同时考虑热点区域的密度信息,得到每个停留点的重要性分数;最后,根据重要性分数为每个停留点分配相应的隐私预算,利用满足差分隐私机制的staircase机制对停留点加噪。通过在两个真实数据集上进行实验,结果表明所提方法具有更好的数据可用性。第三,针对于所提出的算法,完成桌面应用程序的设计与实现。对于轨迹聚类算法,采用了Java FX+Scene Builder框架的使用方案;利用Scene Builder组件来做界面UI的设计与布局,使用Java FX框架来完成各组件的响应事件。同理,对于轨迹差分隐私保护算法,采用Py Qt5+Qt Designer框架的使用方案;利用Qt Designer组件来手动拖拽和拉伸组件,使用Py Qt5框架来完成响应事件。