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Privacy Preservation in High-dimensional Trajectory Data for Passenger Flow Analysis

机译:高维轨迹数据中的隐私保护,用于客流分析

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摘要

The increasing use of location-aware devices provides many opportunities for analyzing and mining human mobility. The trajectory of a person can be represented as a sequence of visited locations with different timestamps. Storing, sharing, and analyzing personal trajectories may pose new privacy threats. Previous studies have shown that employing traditional privacy models and anonymization methods often leads to low information quality in the resulting data. In this thesis we propose a method for achieving anonymity in a trajectory database while preserving the information to support effective passenger flow analysis. Specifically, we first extract the passenger flowgraph, which is a commonly employed representation for modeling uncertain moving objects, from the raw trajectory data. We then anonymize the data with the goal of minimizing the impact on the flowgraph. Extensive experimental results on both synthetic and real-life data sets suggest that the framework is effective to overcome the special challenges in trajectory data anonymization, namely, high dimensionality, sparseness, and sequentiality.
机译:位置感知设备的使用日益增加,为分析和挖掘人类移动性提供了许多机会。一个人的轨迹可以表示为具有不同时间戳的访问位置的序列。存储,共享和分析个人轨迹可能会带来新的隐私威胁。先前的研究表明,采用传统的隐私模型和匿名方法通常会导致所得数据的信息质量低下。在本文中,我们提出了一种在轨迹数据库中实现匿名性,同时保留信息以支持有效的客流分析的方法。具体来说,我们首先从原始轨迹数据中提取乘客流程图,这是对不确定的移动物体建模的常用表示形式。然后,我们将数据匿名化,以最大程度地减少对流程图的影响。在综合和真实数据集上的大量实验结果表明,该框架可有效克服轨迹数据匿名化中的特殊挑战,即高维,稀疏和连续性。

著录项

  • 作者

    Ghasemzadeh Moein;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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