【摘要】：針對(duì)軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)軌跡和非敏感信息引起的隱私泄露問(wèn)題,提出一種基于非敏感信息分析的軌跡數(shù)據(jù)隱私保護(hù)發(fā)布算法。首先,分析軌跡和非敏感信息的關(guān)聯(lián)性構(gòu)建軌跡隱私泄露判定模型,得到最小違反序列元組(MVS),然后借鑒公共子序列的思想,在消除MVS帶來(lái)的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)時(shí),選擇MVS中對(duì)軌跡數(shù)據(jù)損失最小的時(shí)序序列作為抑制對(duì)象,從而生成具有隱私能力和低數(shù)據(jù)損失率的匿名軌跡數(shù)據(jù)集。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與LKC-Local算法和Trad-Local算法相比,在序列長(zhǎng)度為3的情況下,該算法平均實(shí)例損失率分別降低了6%和30%,平均最大頻繁序列(MFS)損失率分別降低了7%和60%,因此所提算法能夠有效用于提高推薦服務(wù)質(zhì)量。
[Abstract]:In order to solve the problem of privacy disclosure caused by trajectory and insensitive information in trajectory data publishing, a privacy protection publishing algorithm for trajectory data based on insensitive information analysis is proposed. Firstly, the trajectory privacy disclosure decision model is constructed by analyzing the correlation between trajectory and insensitive information, and then the minimum violation sequence tuple (MVS), is obtained, and then the privacy disclosure risk caused by MVS is eliminated, and the sequence with the least loss of trajectory data in MVS is selected as the suppression object, so as to generate the anonymous trajectory data set with privacy ability and low data loss rate. The simulation results show that compared with LKC-Local algorithm and Trad-Local algorithm, when the sequence length is 3, the average case loss rate of the algorithm is reduced by 6% and 30%, and the average maximum frequent sequence (MFS) loss rate is reduced by 7% and 60%, respectively. Therefore, the proposed algorithm can be effectively used to improve the recommended quality of service.
【作者單位】： 安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;安徽師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與信息安全工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370050,61672039) 安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1508085QF134)~~
【分類號(hào)】：TP309.2

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本文編號(hào)：2520900