匿名集序列规则与转移概率矩阵的空间预测和实验

作     者：张海涛 葛国栋 黄慧慧 徐亮 ZHANG Haitao;GE Guodong;HUANG Huihui;XU Liang

作者机构：南京邮电大学地理与生物信息学院南京210003 

基　　金：2010年度江苏政府留学奖学金项目 国家自然科学基金项目"基于大时空范围LBS匿名集的推理攻击及隐私保护"(41201465) 江苏省自然科学基金项目"对抗基于时空关联规则推理攻击的LBS隐私保护研究"(BK2012439) 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2015年第17卷第4期

页      码：391-400页

摘      要：随着位置服务(Location Based Service,LBS)的广泛应用,隐私保护成为LBS进一步深入发展亟待解决的问题,时空K-匿名成为一个主流方向。LBS应用服务器存储用户执行连续查询生成的历史匿名数据集,分析大时空尺度历史的匿名数据集,空间预测可以实现LBS应用的个性化服务。本文提出了一种融合概率统计与数据挖掘2种典型技术——马尔科夫链与序列规则,对匿名数据集中包含的特定空间区域进行预测的方法。方法包括4个过程:(1)分析序列规则、马尔科夫过程进行预测的特点;(2)以匿名数据集序列规则的均一化置信度为初始转移概率,构建n步转移概率矩阵;(3)设计以n步转移概率矩阵进行概略空间预测的方法,以及改进的指定精确路径的空间预测方法;(4)实验验证方法的性能。结果证明,该方法具有模型结构建立速度快、精确空间预测概率与真实概率的近似度可灵活调节等优点,具有可用性。

主 题 词：时空K-匿名 序列规则 马尔科夫链 转移概率矩阵 空间预测 

学科分类：081603[081603] 081802[081802] 07[理学] 08[工学] 070503[070503] 0818[工学-交通运输类] 0705[理学-地理科学类] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1047.2015.00391

馆 藏 号：203709619...