| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 轨迹数据发布隐私保护的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 高维轨迹数据发布隐私保护的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第17-26页 |
| 2.1 轨迹隐私保护相关知识 | 第17-19页 |
| 2.1.1 基本定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 应用场景 | 第18-19页 |
| 2.1.3 度量标准 | 第19页 |
| 2.2 轨迹数据发布隐私保护的相关知识 | 第19-22页 |
| 2.2.1 轨迹数据发布隐私保护的体系结构 | 第20页 |
| 2.2.2 轨迹数据发布隐私保护的相关技术 | 第20-22页 |
| 2.3 高维轨迹数据发布隐私保护的相关知识 | 第22-25页 |
| 2.3.1 高维轨迹数据发布的新挑战 | 第23页 |
| 2.3.2 高维轨迹数据发布的隐私保护模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 高维轨迹数据发布隐私保护的相关技术 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于最大频繁序列分析的高维轨迹数据隐私保护算法 | 第26-38页 |
| 3.1 问题引入 | 第26-27页 |
| 3.2 相关知识 | 第27-28页 |
| 3.3 TP-MFSA隐私保护算法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 时空点抑制 | 第28-30页 |
| 3.3.2 时空点重构 | 第30-31页 |
| 3.3.3 复杂度分析 | 第31页 |
| 3.3.4 安全性分析 | 第31-32页 |
| 3.3.5 实用性分析 | 第32-33页 |
| 3.4 实验 | 第33-36页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第33页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于非敏感信息分析的高维轨迹数据隐私保护算法 | 第38-50页 |
| 4.1 问题引入 | 第38-39页 |
| 4.2 LQK-隐私模型 | 第39-40页 |
| 4.3 TP-NSA轨迹隐私保护方法 | 第40-46页 |
| 4.3.1 相关定理 | 第40页 |
| 4.3.2 TP-NSA算法 | 第40-45页 |
| 4.3.3 复杂度分析 | 第45页 |
| 4.3.4 实用性分析 | 第45-46页 |
| 4.4 实验 | 第46-49页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第46页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结和展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录：攻读学位期间参与的科研情况与公开发表的论文 | 第60-61页 |
| 主持和参与的科研项目 | 第60页 |
| 已发表论文 | 第60页 |
| 软件著作权和专利 | 第60-61页 |
| 获奖情况 | 第61页 |