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移动对象轨迹隐私保护方法研究

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移动对象轨迹隐私保护方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14-15页
        1.1.2 研究意义第15页
    1.2 国内外研究现状及问题总结第15-18页
        1.2.1 国内外研究现状第15-18页
        1.2.2 总结与分析第18页
    1.3 主要研究工作第18-19页
    1.4 本文的组织架构与章节安排第19-21页
第二章 基于频繁路径的轨迹隐私保护方法第21-40页
    2.1 问题提出第21-22页
    2.2 相关定义第22-26页
        2.2.1 轨迹数据库第22-24页
        2.2.2 隐私攻击第24-25页
        2.2.3 轨迹隐私量度第25-26页
        2.2.4 隐私模型第26页
    2.3 基于频繁路径的轨迹隐私保护方法第26-31页
        2.3.1 TOPF算法第27-28页
        2.3.2 寻找合适的轨迹组第28-30页
        2.3.3 选择代表轨迹第30-31页
        2.3.4 算法时间复杂度分析第31页
    2.4 实验及结果分析第31-39页
        2.4.1 参数的选择第32-34页
        2.4.2 实验数据集大小的影响第34-35页
        2.4.3 参数K的影响第35-37页
        2.4.4 频繁轨迹的保护情况第37-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 基于差分隐私的轨迹隐私保护方法第40-55页
    3.1 问题提出第40页
    3.2 问题定义第40-43页
        3.2.1 攻击模型第40-41页
        3.2.2 差分隐私第41-42页
        3.2.3 数据可用性第42-43页
    3.3 基于差分隐私的轨迹隐私保护算法第43-49页
        3.3.1 序列R-树(SR-树)第43-46页
        3.3.2 噪音SR-树第46-47页
        3.3.3 数据一致性处理第47-48页
        3.3.4 查询处理第48-49页
    3.4 算法分析第49-50页
        3.4.1 隐私保护度分析第49页
        3.4.2 算法复杂度分析第49-50页
    3.5 实验及结果分析第50-54页
        3.5.1 数据可用性第50-53页
        3.5.2 算法的运行效率第53-54页
    3.6 本章小结第51-55页
第四章 个性化的轨迹隐私保护方法第55-68页
    4.1 问题提出第55页
    4.2 相关定义第55-58页
        4.2.1 条件假设第55-56页
        4.2.2 隐私保护模型第56-58页
    4.3 基于个性化隐私保护算法PPCD第58-60页
    4.4 实验及结果分析第60-66页
        4.4.1 Δt- SD对假轨迹数量n的影响第60-61页
        4.4.2 LD对假轨迹数量n的影响第61-62页
        4.4.3 假轨迹数量对Δt-SD的影响第62-63页
        4.4.4 假轨迹数量n对 LD的影响第63-64页
        4.4.5 假轨迹数量n对 TDD的影响第64页
        4.4.6 假轨迹数量k对 TLS的影响第64-65页
        4.4.7 假轨迹数量k对奇点SR数目的影响第65-66页
    4.5 本章小结第66-68页
第五章 总结与展望第68-70页
    5.1 本文总结第68-69页
    5.2 展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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