面向軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)技術(shù)研究.pdf

1、近年來，隨著定位技術(shù)以及基于位置應(yīng)用的不斷普及，應(yīng)用提供商和研究機(jī)構(gòu)積累了大量的用戶軌跡數(shù)據(jù)，用于研究、分析和發(fā)布。其中，軌跡數(shù)據(jù)的發(fā)布是以發(fā)掘軌跡數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)價值和商業(yè)價值為目的，將積累的用戶軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布給學(xué)術(shù)和商業(yè)研究機(jī)構(gòu)，用于進(jìn)行城市規(guī)劃、行為模式分析、商業(yè)決策等研究。隱私保護(hù)問題在軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布的發(fā)展中具有關(guān)鍵性意義，并已成為一個研究熱點(diǎn)。但由于軌跡數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、高維度、以及背景知識豐富等特點(diǎn)，使得軌跡隱私保護(hù)問題的研究面臨著嚴(yán)峻的

2、挑戰(zhàn)。
　　本文主要對軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，提出了用于解決軌跡匿名問題的(k，△)-匿名模型，并在該模型基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了UPG軌跡隱私保護(hù)算法。在(k，△)-匿名模型中，利用軌跡數(shù)據(jù)本身所具有的不確定性，降低了軌跡匿名過程中的匿名成本。UPG軌跡隱私保護(hù)算法中，首先對軌跡進(jìn)行基于MDL原則的特征分段，然后對軌跡分段進(jìn)行基于聚類約束策略的匿名化處理，解決了傳統(tǒng)軌跡隱私保護(hù)算法中存在的匿名組特征單一的問題，可以

3、有效的防止針對發(fā)布數(shù)據(jù)特征的二次聚類攻擊。最后在本文的實(shí)驗(yàn)部分，分別從數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)可用性兩個角度，對本文提出的隱私保護(hù)算法進(jìn)行性能測評，并將(k，△)匿名算法與經(jīng)典NWA算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，(k，△)-匿名模型下的隱私保護(hù)算法，在大多數(shù)情況下具有更小的匿名成本。而UPG算法以極小的數(shù)據(jù)質(zhì)量代價，極大的提高了隱私保護(hù)等級。
　　本文首先介紹了軌跡發(fā)布中隱私保護(hù)相關(guān)的背景知識。然后，對軌跡隱私保護(hù)中的軌跡匿名模型進(jìn)行了研究，提出