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針對傳統(tǒng) 高維軌跡隱私保護(hù)模型抑制點(diǎn)數(shù)過多而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)匿名性差及數(shù)據(jù)損失大的問題，提出了一種基于信息熵抑制的軌跡隱私保護(hù)方法。通過為軌跡數(shù)據(jù)建立基于熵的流量圖，根據(jù)軌跡時(shí)空點(diǎn)信息熵大小設(shè)計(jì)合理的花費(fèi)代價(jià)函數(shù)，局部抑制時(shí)空點(diǎn)以達(dá)到隱私保護(hù)的目的;同時(shí)改進(jìn)了一種比較抑制前后流量圖相似性的算法，并提出了一個(gè)衡量隱私收益的函數(shù);最后，與LK-Local方法進(jìn)行了軌跡隱私度與數(shù)據(jù)實(shí)用性的比較。在模擬地鐵交通運(yùn)輸系統(tǒng)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與LK-Local方法相比，在相同的匿名參數(shù)取值下，所提方法在相似性度量上提高了約27%，在數(shù)據(jù)損失度量上降低了約25%，在隱私收益上提高了約21%。
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