|
|||||
|
|
| 面向轨迹聚类的差分隐私保护方法 | |
| 作者姓名： | 李开菊 王豪 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目,重点项目,重大项目） |
| 摘 要： | 针对目前的轨迹聚类隐私保护方法仍然存在适用性较窄、可用性较低以及难以在实际应用中实施的问题,提出了支持轨迹聚类的差分隐私保护方法,首先给出了典型轨迹聚类算法的通用框架模型及其差分隐私定义,然后根据定义设计满足差分隐私机制的二维拉普拉斯噪声,最后将直角坐标系中得到的噪声形式变换到极坐标系,并加入到原始轨迹点中以进行实际应用实现.实验结果表明,本文算法具有更好适用性,与当前的轨迹聚类隐私保护方法相比,在相同保护强度下,本文算法具有更好的聚类效果. |
| 关 键 词： | 数据挖掘 轨迹聚类 隐私保护 差分隐私 |
| 收稿时间： | 2017-03-25 |
| 修稿时间： | 2017-03-25 |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 | |