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申请/专利权人：长安大学

摘要：本发明公开了一种基于语义的轨迹聚类隐私保护方法，将车辆轨迹数据挖掘与轨迹中兴趣点的隐私保护结合起来。首先使用改进的Clusters函数进行轨迹分段，从而生成单个轨迹上的集群；然后计算轨迹数据聚类的距离范围Eps；根据Eps确定轨迹点的Eps邻域，之后确定集群的核心点，使用核心点及其Eps邻域进行停止区域聚类；对Eps进行调整，使其满足终止条件；通过核心属性选择对停止区域进行二次聚类；在轨迹数据发布前，首先根据隐私保护等级和Delaunay三角剖分方法进行路网分割，形成多个VoronoimapVM；其次，基于匿名度和类别度，将每个VM中的兴趣点分类到多个桶bucket中；最后，发布包含兴趣点伪位置的轨迹数据，本发明中，兴趣点的伪位置是指每个兴趣点对应的桶中与其持续时间最接近的兴趣点。本方法能够有效保护车辆轨迹兴趣点挖掘过程中所涉及到的隐私信息。

主权项：1.一种基于语义的轨迹聚类隐私保护方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、轨迹分段：使用改进的Clusters函数进行轨迹分段，从而生成单个轨迹上的集群；步骤2、根据步骤1中的轨迹分段后的集群，计算轨迹数据聚类的距离范围Eps；步骤3、使用步骤2中Eps确定轨迹点的Eps邻域，之后确定集群的核心点，使用核心点及其Eps邻域进行停止区域聚类；步骤4、根据步骤3的结果，对Eps进行调整，使其满足终止条件；步骤5、通过核心属性选择对停止区域进行二次聚类，具体步骤如下：5.1根据停止区域的时间段阈值δT将数据分为两类：大于δT的停止区域分为S、小于等于δT的停止区域分为E；5.2随机选择一个停止区域样本R，并在S和E中找到其最近样本RS和RE，计算轨迹点的某一属性A的平均权重，重复此步骤v次，得到属性A的平均权重。属性A的平均权重计算公式如下：ωA＝ωA-diffA，R，RSv+diffA，R，REv其中函数diffA，R1，R2计算样本R1和R2对属性A的差值，设置ωA的初始值为0；5.3选择平均权重值最高的属性为核心属性，根据核心属性和Grubbs格拉布斯准则将不合理的停止区域加入到移动区域；5.4停止区域中的轨迹点按时间排序，如果一个停止区域的结束时间晚于下一个停止区域的开始时间，将合并这两个停止区域；重复此步骤，直到任何两个停止区域之间没有交叉点，算法结束；5.5结合地图将服务属性相同的兴趣点分为一类。步骤6、对步骤5中获得的兴趣点进行隐私保护，最后，输出隐私保护后的轨迹数据。

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权利要求：

百度查询： 长安大学 一种基于语义的轨迹聚类隐私保护方法