【摘 要】
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近些年来,基于位置系统的设备越来越多,从而导致用户的大量位置信息被移动设备获取并利用,从数据挖掘的角度来说,这些数据具有不可估量的价值,但从个人隐私方面来说却恰恰相
【基金项目】
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国家自然科学基金广东联合基金重点项目（U1401256）, 辽宁省自然科学基金（201602094）
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近些年来,基于位置系统的设备越来越多,从而导致用户的大量位置信息被移动设备获取并利用,从数据挖掘的角度来说,这些数据具有不可估量的价值,但从个人隐私方面来说却恰恰相反,每个人都不希望自己的信息被泄露和利用,从而引发了人们强烈的隐私关注.目前许多文献都提出了隐私保护技术来解决这个问题,概括来说是干扰、抑制和泛化几大类.为了对个人时空数据的隐私进行保护,本文提出了κ-泛化的方法.对用户可能出现的点进行范围限定,更好地提高了数据的可用性;对泛化节点的选取要使得用户的安全性最高;考虑了多个敏感节点存在情况下的解决
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