| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 相关工作与理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 轨迹数据K-匿名技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 轨迹K-匿名技术 | 第17页 |
| 2.1.2 轨迹隐私保护度量标准 | 第17-18页 |
| 2.2 轨迹数据与不确定性轨迹数据特点 | 第18-20页 |
| 2.2.1 轨迹数据特点分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 不确定性轨迹数据特点分析 | 第19-20页 |
| 2.3 不确定性轨迹隐私保护技术 | 第20-23页 |
| 2.3.1 (k,δ)-anonymity隐私保护技术 | 第20-22页 |
| 2.3.2 进化式模型 | 第22-23页 |
| 2.4 差分隐私 | 第23-25页 |
| 2.4.1 差分隐私的定义 | 第23-24页 |
| 2.4.2 噪声机制 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于K-匿名的轨迹隐私保护方法 | 第27-47页 |
| 3.1 问题提出 | 第27-28页 |
| 3.2 RIT轨迹隐私保护方法 | 第28-37页 |
| 3.2.1 RIT轨迹模型的聚类度量标准 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于布朗运动的RIT轨迹模型 | 第31-34页 |
| 3.2.3 (k,m)-前缀树聚类算法 | 第34-37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-44页 |
| 3.3.1 数据预处理 | 第38-39页 |
| 3.3.2 参数k对实验结果的影响 | 第39-41页 |
| 3.3.3 参数α对实验结果的影响 | 第41-43页 |
| 3.3.4 数据规模对实验结果的影响 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第4章 基于差分隐私的轨迹隐私保护方法 | 第47-63页 |
| 4.1 问题的提出 | 第47-48页 |
| 4.2 RTD轨迹隐私保护方法 | 第48-56页 |
| 4.2.1 概率模型 | 第48-50页 |
| 4.2.2 基于差分隐私的采样点加噪 | 第50-52页 |
| 4.2.3 基于动态规划的轨迹聚类算法 | 第52-55页 |
| 4.2.4 轨迹重构方法 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果分析和对比 | 第56-62页 |
| 4.3.1 参数ε对实验结果的影响 | 第56-58页 |
| 4.3.2 参数k对实验结果的影响 | 第58-60页 |
| 4.3.3 数据规模对实验结果的影响 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 轨迹数据隐私保护原型系统的设计与实现 | 第63-77页 |
| 5.1 原型系统结构设计 | 第63-66页 |
| 5.1.1 系统总体结构设计 | 第63-64页 |
| 5.1.2 系统主体类图与流程图设计 | 第64-65页 |
| 5.1.3 系统主体时序图设计 | 第65-66页 |
| 5.2 原型系统的实现 | 第66-71页 |
| 5.2.1 反射机制的实现 | 第67页 |
| 5.2.2 数据预处理的实现 | 第67-68页 |
| 5.2.3 数据处理的实现 | 第68-69页 |
| 5.2.4 聚类处理的实现 | 第69-71页 |
| 5.2.5 匿名化处理的实现 | 第71页 |
| 5.3 原型系统的结果展示 | 第71-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间的论文项目情况 | 第85页 |