【摘 要】
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基于位置服务应用产生越来越多的轨迹数据,这些轨迹数据通常包含用户的敏感信息,不恰当的轨迹数据发布将泄露用户隐私.针对轨迹数据发布时轨迹序列引起的隐私泄露问题,提出基
【机 构】
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安徽师范大学 数学计算机科学学院,安徽 芜湖,241003安徽师范大学 数学计算机科学学院,安徽 芜湖 241003;安徽师范大学 网络与信息安全工程技术研究中心,安徽 芜湖 241003;
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基于位置服务应用产生越来越多的轨迹数据,这些轨迹数据通常包含用户的敏感信息,不恰当的轨迹数据发布将泄露用户隐私.针对轨迹数据发布时轨迹序列引起的隐私泄露问题,提出基于局部抑制和序列重构的隐私保护算法,该算法首先对轨迹数据集进行局部抑制,然后通过序列重构将局部抑制序列有选择的写回到数据集中,降低数据实用性损失.最后,文中在合成数据集上将该算法与现有其他算法进行了数据实用性对比分析,实验结果表明,本文提出的算法是有效的.
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