軌跡數(shù)據(jù)壓縮及隱私保護算法研究.pdf

1、伴隨著定位技術的發(fā)展以及智能移動終端的普及出現(xiàn)了大量的軌跡數(shù)據(jù)，軌跡數(shù)據(jù)蘊含著豐富的時空信息和語義信息，對軌跡數(shù)據(jù)進行有效存儲和管理對城市建設和人們的日常生活等都具有重要意義。本文圍繞軌跡數(shù)據(jù)存儲和管理中的兩個突出問題一軌跡數(shù)據(jù)壓縮問題和軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護問題展開研究，主要貢獻如下:
　　針對在線軌跡數(shù)據(jù)壓縮中壓縮率和壓縮誤差之間的矛盾提出基于相對同步歐式距離篩選的在線軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法和基于動態(tài)同步歐式距離計算的在線軌跡數(shù)據(jù)

2、壓縮算法。前者以用戶期望達到的壓縮率為壓縮依據(jù)依次將新產(chǎn)生的軌跡點存儲起來，當壓縮率超過用戶期望的壓縮率時借鑒TD-TR離線軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法的思想從當前存儲的軌跡點中選擇因軌跡點被刪除而引起誤差較小的軌跡點并將其移除。后者以用戶給定的誤差距離閾值為壓縮依據(jù)，在計算軌跡點因被刪除而可能引起的誤差時不僅包含該軌跡點自身在被刪除后引起的誤差而且包含軌跡點被刪除對其他非關鍵軌跡點的影響，在此基礎上從軌跡中選出部分關鍵軌跡點進行存儲。通過在真實軌

3、跡數(shù)據(jù)集上的實驗分別測試了本文所提出軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法的性能。實驗結果表明本文所提出的軌跡數(shù)據(jù)壓縮算法能有效緩解軌跡數(shù)據(jù)壓縮中壓縮率與壓縮誤差之間的矛盾。
　　針對軌跡數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護問題提出一種基于軌跡多特性的隱私保護算法，首先通過軌跡在方向、速度、時間、空間4個特性的差異進行軌跡間相似性的度量，在此基礎上進行軌跡聚類;然后以空間平移的方式實現(xiàn)軌跡的k-匿名，在滿足一定隱私保護需求的前提下盡可能地提高匿名軌跡數(shù)據(jù)的可用性;最后