【摘 要】
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随着移动定位设备和技术的普及,随之而来的各种服务也极大地丰富和方便了我们的生活,比如我们所使用的导航服务、地点查询、实时路况等。但是由此产生的大量轨迹数据在应用和知识发现过程中却面临着被泄露的风险,因为这些数据中往往包含一些个人的隐私信息。因此本论文在轨迹数据的隐私保护和数据挖掘上做了如下研究:(1)轨迹数据预处理。对轨迹数据集进行了坐标标准化、轨迹异常噪声处理,并扩充原数据集中轨迹数据的语义信息
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随着移动定位设备和技术的普及,随之而来的各种服务也极大地丰富和方便了我们的生活,比如我们所使用的导航服务、地点查询、实时路况等。但是由此产生的大量轨迹数据在应用和知识发现过程中却面临着被泄露的风险,因为这些数据中往往包含一些个人的隐私信息。因此本论文在轨迹数据的隐私保护和数据挖掘上做了如下研究:(1)轨迹数据预处理。对轨迹数据集进行了坐标标准化、轨迹异常噪声处理,并扩充原数据集中轨迹数据的语义信息,得到用于后续实验的轨迹数据。(2)改进DBSCAN聚类算法用于停留点检测。引入了时间和空间的“距离”度量,对轨迹进行停留点检测。将轨迹聚类结果处理为停留点,并按照时序将轨迹停留点合并为停留点轨迹。(3)隐私保护与序列模式挖掘。对停留点轨迹采用基于k-匿名思想的保护策略实施隐私保护。同时将不同层次的语义信息映射成为轨迹序列中的元素,结合PrefixSpan算法,对语义轨迹进行序列模式挖掘。(4)基于停留点检测、轨迹隐私保护、以及轨迹语义的轨迹序列模式挖掘,在B/S系统架构实现了隐私保护下的轨迹序列模式挖掘系统。
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