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針對傳統(tǒng) 高維軌跡隱私保護模型抑制點數(shù)過多而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)匿名性差及數(shù)據(jù)損失大的問題，提出了一種基于信息熵抑制的軌跡隱私保護方法。通過為軌跡數(shù)據(jù)建立基于熵的流量圖，根據(jù)軌跡時空點信息熵大小設(shè)計合理的花費代價函數(shù)，局部抑制時空點以達到隱私保護的目的;同時改進了一種比較抑制前后流量圖相似性的算法，并提出了一個衡量隱私收益的函數(shù);最后，與LK-Local方法進行了軌跡隱私度與數(shù)據(jù)實用性的比較。在模擬地鐵交通運輸系統(tǒng)數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與LK-Local方法相比，在相同的匿名參數(shù)取值下，所提方法在相似性度量上提高了約27%，在數(shù)據(jù)損失度量上降低了約25%，在隱私收益上提高了約21%。
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