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针对查询隐私度量机制存在过高评价用户隐私保护水平的问题,提出一个泛化的查询隐私度量框架.该框架将影响用户查询隐私的各种因素放在一起统一考虑,形式化定义用户、攻击者、隐私保护机制和隐私度量指标,提供了一种融合攻击者背景知识和推理能力的系统的隐私度量方法,可在相同条件下正确度量多种查询隐私保护机制的有效性,帮助用户选取合适的隐私需求以获得隐私保护和服务质量之间的平衡.在由Thomas Brinkhoff路网数据生成器生成的数据集上进行的模拟实验验证了该框架的有效性和准确性.