-
题名k-匿名改进模型下的LCSS-TA轨迹匿名算法
被引量：1
- 1
-
-
作者
郑剑
刘聪
-
机构
江西理工大学信息工程学院
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第11期3428-3431,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61462034
61563019)
+1 种基金
江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ13415)
江西理工大学科研基金重点课题(NSFJ2014-K11)
-
文摘
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。
-
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
-
Keywords
trajectory data
privacy protection
noises
LCSS distance metric function
（k, δ） -anonymity model
-
分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
