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移動互聯網和智能手機的普及大大方便了人們的生活，并由此產生了大量的軌跡數據。通過對發布的軌跡數據進行分析，能夠有效提高基于位置服務的質量，進而推動智慧城市相關應用的發展，例如智能交通管理、基礎設計規劃以及道路擁塞預警與檢測。然而，由于軌跡數據中包含用戶的敏感信息，直接發布原始的軌跡數據會對個人隱私造成嚴重威脅。差分隱私作為一種具備嚴格形式化定義、強隱私性保證的安全機制，已經被廣泛應用于軌跡數據的發布中。但是，現有的方法假定用戶具有相同的隱私偏好，并且為所有用戶提供相同級別的隱私保護，這會導致對某些用戶提供的隱私保護級別不足，而某些用戶則獲得過多的隱私保護。為滿足不同用戶的隱私保護需求，提高數據可用性，本文假設用戶具備不同的隱私需求，提出了一種面向軌跡數據的個性化差分隱私發布機制該機制利用 Hilbert曲線提取軌跡數據在各個時刻的分布特征，生成位置聚簇，使用抽樣機制和指數機制選擇各個位置聚簇的代表元，進而利用位置代襲元對原始軌跡數據進行泛化，從而生成待發布軌跡數據。在真實軌跡數據集上的實驗表明，與基于標準差分隱私的方法比本文提出的機制在隱私保護和數據可用性之間提供了更好的平衡。
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