47、轨迹与社交网络数据隐私保护技术解析

轨迹与社交网络数据隐私保护技术解析

1. 轨迹数据处理与隐私保护

在轨迹数据处理中，为了保护用户隐私，采用了一系列的算法和策略。

1.1 DiverseClus算法

DiverseClus算法用于生成聚类区域，其输入为地点集合 Dplaces 和所需的最小地点数量 l ，输出为区域集合 Dzones 。以下是该算法的具体步骤：

Algorithm 2: DiverseClus (Dplaces, l)
Input : Dplaces, minimum place numbers required l
Output: Dzones
Pcen ←the centroid place of Dplaces;
Dzones ←Φ;
while Ncen ≤⌊|Dplace|/l⌋do
    Pcen ←the farthest of the last one;
    Ncen++;
    for each Pcen do
        Clus ←Pcen ∪l-1 nearest neighbors of Pcen;
        SPcen ←∑j Dist(Pcen,Pj) / (sim(Pcen,Pj)+α);
        for each Pi in Clus do
            select Pi to replace Pcen;
            SPi ←∑j Dist(Pi,Pj) / (sim(Pi,Pj)+α);
            if SPi <