資料介紹
針對軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布中由軌跡序列引起的隱私泄露問題,提出一種基于優(yōu)化局部抑制的軌跡隱私保護(hù)算法Pl-local。識別軌跡數(shù)據(jù)集中的最小違反序列集合并判斷最小違反序列的抑制方式,對序列中的實例構(gòu)建得分表根據(jù)分值高低選擇相應(yīng)的實例并進(jìn)行抑制。采用以局部抑制代替全局抑制的方式實現(xiàn)軌跡數(shù)據(jù)的隱私保護(hù),通過減少全局抑制損失的實例來降低數(shù)據(jù)損失率并提高軌跡數(shù)據(jù)的可用性。在合成數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)實用性損失對比實驗,結(jié)果表明,相比KCL- Local算法, Tpl-local算法能夠在保證軌跡數(shù)據(jù)安全性的同時提高數(shù)據(jù)的可用性。
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