近年来,移动智能设备大量普及,给人们的生活带来了极大的便利,服务提供商也积累了大量的用户轨迹数据。由于轨迹数据具有丰富的时空信息,轨迹数据集的公开和发布对智能交通、科学研究、商业分析和政府管理等方面有重要的价值。然而如果服务提供商直接发布原始数据,会造成用户的轨迹隐私泄露,被攻击者推断兴趣爱好、行为模式和家庭住址等敏感隐私。为了安全发布数据,学者们提出了大量轨迹隐私保护方法,但是许多方法忽略轨迹的语义属性,即便发布匿名轨迹数据,依旧会泄露轨迹的语义隐私。本文在泛化法基础上,引入（k,l,t）-匿名模型,针对轨迹移动状态多变、语义安全粒度粗化和路网拓扑限制的问题,设计了基于轨迹分段聚类的路网轨迹语义隐私保护方法。方法分为六个阶段:（1）对原始轨迹数据进行预处理,通过重采样将轨迹中间的位置点转换成经过的路网顶点,降低拼接轨迹分段恢复轨迹的可能性。（2）基于MDL原则提出轨迹分段（TP）算法,使匿名单元从整条轨迹细化到局部分段。（3）以分段时空距离为距离函数,提出基于路网距离的聚类（CBRND）算法,对轨迹分段进行聚类,形成多个分段类。（4）提出局部区域划分（LRP）算法,统计分段类所在局部区域的语义位置分布。（5）提出两个匿名算法在分段类中构造语义安全的匿名集。轨迹分段合并（TSM）算法将城市的语义位置分布作为语义参照,对轨迹分段作连接合并,优先满足语义要求,然后满足k-匿名性生成匿名集。轨迹分段泛化（TSG）算法首先选择k条不同用户的轨迹分段满足k-匿名性,然后将分段类所在局部区域的语义位置分布作为语义参照,生成精细化语义安全的匿名集。（6）安全发布满足语义隐私需求的匿名集。本文使用真实地图分两个阶段进行实验。第一个阶段是聚类算法结果分析,结果表明CBRND算法的轮廓系数高,聚类效果好。分段类所在局部区域和城市的语义位置分布差异表明TSG算法的语义精细化具有合理性。第二个阶段从隐私保护度和数据质量两个指标比较匿名算法,结果表明TSG算法匿名成功率更高,语义暴露性更弱,平均时间差距和平均空间差距更小。