| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于泛化的轨迹隐私保护方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于抑制的轨迹隐私保护方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于差分隐私的轨迹隐私保护 | 第13-14页 |
| 1.3 当前研究存在的问题 | 第14页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 差分隐私的理论基础 | 第17-22页 |
| 2.1 轨迹数据的隐私保护 | 第17-18页 |
| 2.2 差分隐私 | 第18-21页 |
| 2.2.1 噪音机制 | 第19-20页 |
| 2.2.2 分组算法的理论基础 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于差分隐私保护方法的性能度量 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于差分隐私的直方图发布方法 | 第22-34页 |
| 3.1 基于差分隐私的一维数据发布算法 | 第22-23页 |
| 3.2 基于差分隐私的直方图发布方法APG | 第23-30页 |
| 3.2.1 APG方法的实现 | 第24-25页 |
| 3.2.2 排序方法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 AP聚类 | 第26-30页 |
| 3.3 APG算法分析 | 第30-31页 |
| 3.3.1 APG算法的隐私性 | 第30页 |
| 3.3.2 APG算法的可用性 | 第30-31页 |
| 3.4 APG实验及结论 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于差分隐私的实时轨迹发布方法RTPM | 第34-42页 |
| 4.1 基于差分隐私的L-轨迹实时发布方法RTPM | 第34-39页 |
| 4.1.1 RTPM算法实现 | 第37-38页 |
| 4.1.2 Approximation_strategy算法实现 | 第38-39页 |
| 4.1.3 Approximation_strategy算法的举例说明 | 第39页 |
| 4.2 RTPM算法的隐私性 | 第39-40页 |
| 4.3 RTPM算法的可用性 | 第40页 |
| 4.4 RTPM实验及结论 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 总结 | 第42-43页 |
| 5.2 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-50页 |
| 后记 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第51页 |
