Keyword ：

轨迹隐私 空间数据 时间序列 数据聚类 用户兴趣区

Cite：

Copy from the list or Export to your reference management。

Abstract ：

本发明公开一种人员密度制导的自适应k匿名栅格化方法，首先根据待栅格化区域的位置数据点的数量、区域的面积和匿名系数K对待栅格化区域进行单元划分和转换；然后对划分单元区域位置点数量的粒度级别进行划分；最后根据待匿名用户位置点所在的单元区域的粒度级别和其周边区域的粒度级别进行自适应k匿名栅格化。本发明对待栅格化区域的人口密度特征进行预分析并将该区域划分为多个小单元，通过划分后的不同密度的单元区域的结合与拆分动态形成匿名区，实现了人员密度制导的自适应k匿名栅格化算法以适应不同密度场景的位置隐私保护。本发明通过地理中点进行位置置换实现位置匿名，在位置隐私程度不变的情况下能够提高匿名的服务质量。

Cite：

Copy from the list or Export to your reference management。

Abstract ：

本发明公开一种维持统计特征不变的跨路网位置匿名方法，首先根据目标区内的道路分布情况，提取路网进行划分得到路网区域；然后根据实际需要的保护范围和路网区域质心位置，构造满足保护要求的位置匿名候选集合；最后根据待保护路网区域与候选集合中路网区域之间的位置点数量差、质心点距离等参数的大小确定位置匿名的路网区域，通过位置交换的方式进行跨路网的位置匿名。本发明利用路网划分路网区域，在不同路网区域之间进行位置匿名，可以避免攻击者利用位置与属地关系的背景知识获取用户隐私；本发明通过位置交换的方式进行位置匿名，能够维持整体数据的统计特征不发生变化，不影响隐私保护后数据的可用性。

Cite：

Copy from the list or Export to your reference management。

Abstract ：

本发明公开一种针对时空序列数据的群体热点区域分析方法，首先考虑速度，距离等因素，在原始位置点的基础上得到了群体热点区域，但是得到的热点区域并不具有时间关联性，这样不能很好地满足研究者的要求，所以提出了一种动态调整合并的划分时间的方法进行时间相关的热点区域构建方法，即在扫描整合群体热点区域的时候，按照时间维度为基准维度，对每一个时刻进行人数统计，满足要求的则记录在表中，统计完之后，再使用线性时间就可以把当前热点区域划分为具有时间相关的热点区域。这样就能从更深层次研究群体用户的行为特征，分析出相关规律。本发明对时空多维数据进行数据分析，从而为空间大数据的隐私保护提供了基础支持，具有广泛的应用前景。

Cite：

Copy from the list or Export to your reference management。

Abstract ：

本发明公开了一种基于空间序列数据分析的用户轨迹隐私保护方法，首先对每个移动用户的空间序列数据进行聚类分析，获得每个用户的兴趣点和兴趣区；然后，对指定区域内的全体用户的兴趣点和兴趣区按照时间进行迭代，得到不同时间范围内的用户公共兴趣区；最后，在每个公共兴趣区内，采用位置随机交换方法实现用户轨迹隐私的动态保护。本发明通过对轨迹数据进行时间维度和空间维度的分析处理，在隐私保护的同时确保统计特征、聚类特征不变，满足了空间大数据发布和共享时区域分析(区域对比分析、人口密度分析、交通状况分析等)的应用需求，达到了平衡隐私保护与数据可用性矛盾的目的。

Cite：

Copy from the list or Export to your reference management。