k-匿名改进模型下的LCSS-TA轨迹匿名算法

• 作者: 刘聪 郑剑
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 轨迹数据 隐私保护 噪声点 LCSS距离度量函数 (k,δ)-匿名模型
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3428-3431
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.051

摘要

传统的欧几里德距离度量函数计算轨迹相似性时,要求轨迹的每个位置点都要有对应点.由于噪声点的存在,导致轨迹距离出现较大偏差,降低轨迹相似性,增加轨迹的信息损失.针对这一问题,结合LCSS(最长公共子序列)距离函数和(k,δ)-匿名模型设计了LCSS-TA(最长公共子序列轨迹匿名)算法.该算法通过将轨迹位置点之间的距离映射成0或1来减小噪声点可能导致的较大距离.在合成数据集和含噪声的数据集下的实验结果表明,提出的算法在满足轨迹k-匿名隐私保护的基础上,可以有效降低噪声干扰,减少轨迹的信息损失.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑剑	江西理工大学信息工程学院	64	155	6.0	10.0
2	刘聪	江西理工大学信息工程学院	5	14	3.0	3.0