基于方向控制的差分隐私轨迹数据发布方法

随着差分隐私研究及其应用的不断拓展，其在轨迹数据发布的隐私保护领域应用受到了广泛关注，现有研究方法大多采用Kmeans聚类方法对轨迹进行聚类划分，但由于差分隐私约束下的轨迹数据集受到噪声的扰动，导致现有的聚类方法无法保证最后的收敛效果。本文提出了一种基于方向控制的差分隐私保护轨迹数据发布方法。首先，提出了基于SKmeans||聚类的轨迹泛化算法，在聚类迭代过程中针对质心的更新，加入方向控制机制，设计指数机制中的打分函数控制质心的收敛，保证高维数据聚类的质量。其次，设计了一个基于有界阶梯噪声机制的轨迹数据发布算法，其中的有界阶梯噪声机制保证了在隐藏轨迹点真实计数的同时，提高了发布后轨迹数据的可用性。最后，通过实验验证了本文所提出方法的有效性。