摘要 | 第4-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 本课题研究背景及意义 | 第10页 |
1.2 目的地预测与位置隐私保护的分析应用 | 第10-12页 |
1.2.1 目的地预测的应用 | 第11页 |
1.2.2 位置隐私保护的应用 | 第11-12页 |
1.3 课题研究的现状 | 第12-14页 |
1.3.1 目的地预测的研究现状 | 第12-13页 |
1.3.2 位置隐私保护的研究现状 | 第13-14页 |
1.4 论文研究的内容及章节安排 | 第14-15页 |
第2章 相关技术的预备知识介绍 | 第15-19页 |
2.1 数据预处理 | 第15-16页 |
2.2 地图网格化 | 第16-17页 |
2.3 马尔可夫模型 | 第17-18页 |
2.4 本章小结 | 第18-19页 |
第3章 基于GPS轨迹数据的目的地预测算法研究 | 第19-36页 |
3.1 子轨迹合成算法进行目的地预测 | 第19-24页 |
3.1.1 子轨迹合成算法的基本原理 | 第19页 |
3.1.2 算法的基本步骤 | 第19-21页 |
3.1.3 子轨迹合成算法的实验结果与性能分析 | 第21-24页 |
3.2 基于时间的预测算法进行目的地预测研究 | 第24-35页 |
3.2.1 网格划分 | 第24-25页 |
3.2.2 时段划分 | 第25-29页 |
3.2.3 分模态马尔可夫模型 | 第29-32页 |
3.2.4 算法的实验结果与性能分析 | 第32-35页 |
3.3 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 基于手机信令数据的位置隐私保护算法研究 | 第36-51页 |
4.1 多种情境下的隐私保护研究 | 第36-39页 |
4.1.1 快照LBS的隐私保护研究 | 第37-38页 |
4.1.2 连续LBS的隐私保护研究 | 第38-39页 |
4.2 目的地预测的位置隐私保护 | 第39-44页 |
4.2.1 轨迹端点剪切法的位置隐私保护 | 第40-41页 |
4.2.2 基于时间的轨迹端点剪切法的位置隐私保护 | 第41-42页 |
4.2.3 实验结果对比与分析 | 第42-44页 |
4.3 轨迹数据公布的隐私保护 | 第44-49页 |
4.3.1 基于地图网格化的轨迹隐私保护 | 第45-46页 |
4.3.2 基于轨迹聚类的轨迹隐私保护 | 第46-49页 |
4.4 本章小结 | 第49-51页 |
第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
5.1 本文的总结 | 第51页 |
5.2 前景展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-60页 |
作者简介及科研成果 | 第60-61页 |
致谢 | 第61页 |