论文研究-隐私保护轨迹数据发布的l-差异性算法.pdf
针对基于传统的k-匿名模型下移动用户轨迹数据发布隐私保护算法有可能将相似度极高的轨迹匿名在同一个匿名集中从而导致可能出现的用户个人隐私泄露风险的不足。设计了一种新的轨迹数据发布隐私保护算法。该算法基于k-匿名模型，将轨迹所在的二维空间划分成大小相等的单元格，之后将由轨迹数据得到对应轨迹经过的单元格序列，从而定义轨迹k-匿名下的l-差异性，算法在满足k-匿名模型的前提下通过聚类的方法构建匿名集，并保证匿名集中的轨迹满足l-差异性标准，以达到降低由于差异性不足引起用户隐私泄露的风险的目的。实验结果表明，该算法是可行有效的。
文件下载
评论信息
其他资源
- 广东工业大学编译原理课程设计
- 一键脱壳破解
- 协作频谱感知
- ptgui真正免安装去Logo
- stm32_j1939程序
- Python-Facebook页面的数据爬虫
- PDF.js 在线pdf阅读插件（禁止打印，下载，每页水印）
- 虚拟表软件（支持97和07电表切换）
- Android中opengl es要实现Obj格式的3D导入
- [数字图像处理及应用（第2版）][谢凤英][电子教案(PPT版本)].rar
- 太阳能电池板MATLAB模型
- 高级数据库技术_Database System Implementation（中文版）
- 花样滑冰发展模式创新报告.docx
- 结构光照明显微中的超分辨图像重建研究
- object_oriented
- c++编译错误对照表.docx
- 新手入门图解网络.pdf
- 大漠c#封装.rar
- IntelliJ IDEA 代码编辑区迷你缩放图插件 CodeGlance 官方最新版
- 光盘隐藏文件查看器完美破解ezboot隐藏的文件[软件]
- wpf 截图demo（源码）
- 周立功 液晶转LVDS信号板
- 讯飞语义理解Demo
- JDK-6u45 Linux 32位
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明