ABSTRACT Exaktheten i informationen om användarens plats är omvänt proportionell mot användarens integritetsbevarande grad k, och är proportionell mot kvaliteten på frågetjänsten. För att balansera konflikten mellan integritetsbevarande säkerhet och frågekvalitet som orsakas av exaktheten av lokaliseringsinformation, föreslås en klusteralgoritm som syftar till att eliminera avvikelser baserat på k-anonymity plats integritetsbevarande modell, som används för att förverkliga inrättandet av anonym grupp i den anonyma modellen. Distributionen av användare i den anonyma gruppen är optimerad. Tanken på att ersätta frågan om användarens plats med mitten av den anonyma gruppen föreslås. Antalet upprepade frågor minskas, och kvaliteten på frågetjänsten förbättras på premissen att garantera säkerhet genom experimentell analys och jämförelse med andra system. INDEX TERMS Clustering, k-anonymity, plats integritet, kvalitet på frågetjänsten.
Baserat på K-anonymity plats sekretessbevarande modell, Zheng et al. I REF föreslogs en klusteralgoritm som syftar till att eliminera avvikelser, som balanserar konflikten mellan integritetsskydd och den frågekvalitet som orsakas av att lokaliseringsinformationen är korrekt.
k-Anonymity Location Privacy Algorithm Based on Clustering
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}