【摘 要】
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现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西多媒体通信与网络技术重点实验室（广西大学）,上海第二工业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118382);崇左市科技计划项目(崇科FB2018001);广西科技计划项目(2017AB15008);上海市教育委员会科研创新项目(14ZZ167);国家自然科学基金项目(71463003)资助
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现有基于聚类的轨迹隐私保护算法在衡量轨迹间的相似性时大多以空间特征为标准,忽略了轨迹蕴含的其他方面的特性对轨迹相似性的影响。针对这一情况可能导致的匿名后数据可用性较低的问题,提出了一种基于轨迹多特性的隐私保护算法。该算法考虑了轨迹数据的不确定性,综合方向、速度、时间和空间4个特性的差异作为轨迹相似性度量的依据,以提高轨迹聚类过程中同一聚类集合中轨迹之间的相似度;在此基础上,通过空间平移的方式实现同一聚类集合中轨迹的k-匿名。实验结果表明,与经典隐私保护算法相比,在满足一定隐私保护需求的前提下,采用所提算法
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