【摘 要】
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传统关于轨迹隐私保护的研究大多假设所有轨迹具有相同的隐私需求。然而,现实应用中不同轨迹的隐私需求可能不尽相同,使用相同的隐私保护标准对轨迹进行处理将使所发布轨迹的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300026);福建省自然科学基金(2014J01230)资助课题
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传统关于轨迹隐私保护的研究大多假设所有轨迹具有相同的隐私需求。然而,现实应用中不同轨迹的隐私需求可能不尽相同,使用相同的隐私保护标准对轨迹进行处理将使所发布轨迹的可用性降低。为此,提出一种可实现个性化轨迹隐私保护的(K,ε)-隐私模型和基于该模型的个性化隐私保护轨迹匿名算法IDU-K。算法在保证发布轨迹数据的信息损失率不超过阈值ε的前提下,采用基于贪心聚类的等价类划分思想对含有不同隐私需求的轨迹集合进行个性化匿名处理。实验对算法IDU-K的隐私保护有效性及发布数据可用性与同类算法进行比较分析。实验结果表明,算法IDU-K是有效可行的。
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