基于軌跡形狀多樣性的隱私保護算法
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針對匿名集內(nèi)軌跡間的高度相似性而導致的軌跡隱私泄露問題，提出基于軌跡形狀多樣性的隱私保護算法。該算法通過軌跡同步化處理的方式改進軌跡數(shù)據(jù)的預處理過程，以減少信息損失；并借鑒Z一多樣性思想，在貪婪聚類時選擇Z條具有形狀多樣性的軌跡作為匿名集成員，以防止集合內(nèi)成員軌跡的形狀相似性過高而導致軌跡形狀相似性攻擊。理論分析及實驗結(jié)果均表明，該算法能夠在保證軌跡K一匿名的同時滿足f一多樣性，算法運行時間較小，且減少了軌跡信息損失，增強了軌跡數(shù)據(jù)的可用性，更好地實現(xiàn)了軌跡隱私保護，可有效應用到隱私保護軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布中。
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