基于图划分的个性化轨迹隐私保护方法

• 作者: 张健沛 张冰 杨静 谢静
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐私安全 个性化 图划分 (s,λ)-覆盖 轨迹间夹角
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 学 术 论 文
• 页码范围: 2015053-1-2015053-11
• 页数: 1页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 11275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015053

摘要

针对用户对轨迹匿名数据的个性化需求，提出一种基于轨迹间夹角和位置重合的(s,λ)-覆盖个性化轨迹间关联构建方法，并根据轨迹间距离和方向度量轨迹间边权，以构造规模可变的个性化轨迹图模型。同时，将轨迹k-匿名集的构建转化为轨迹图划分问题，提出了一种基于贪心策略寻找近似最优的k条轨迹构建轨迹k-匿名集的方法。通过对比实验，在合成轨迹数据集上验证了所提算法的有效性和合理性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健沛	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	156	1356	19.0	28.0
2	杨静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	178	2073	24.0	37.0
3	谢静	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	12	88	5.0	9.0
4	张冰	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	50	351	11.0	16.0