-
题名一种基于聚类的交通轨迹差分隐私保护数据发布方法
被引量：1
- 1
-
-
作者
赵书鹏
-
机构
广东工业大学计算机学院
-
出处
《现代计算机》
2021年第23期29-35,42,共8页
-
文摘
差分隐私保护在交通轨迹数据发布领域的应用研究日益增多,如何在保证数据隐私性的同时提高发布数据集的可用性,已成为重要的研究课题。目前,在结合聚类的差分隐私保护算法中,主要是基于K-means聚类算法,但由于需要提前指定K值,因此基于K-means的方法不能很好地适应数据集的变化。提出了一种新的交通轨迹差分隐私保护数据发布方法,该方法结合AP聚类算法(Affinity Propagation Clustering Algorithm)以及豪斯多夫距离,设计指数机制对轨迹点进行聚合映射,以提高轨迹集的数据可用性。
-
关键词
差分隐私
聚类
指数机制
交通轨迹数据
敏感数据发布
-
Keywords
differential privacy
clustering
exponential mechanism
trajectory data
sensitive data publishing
-
分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
U495
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
