Genomträngligheten av plats-medvetna enheter har gett upphov till omfattande forskning inom bana data mining, vilket resulterar i många viktiga verkliga tillämpningar. Men frågan om integritet när det gäller att dela trafikledsdata mellan olika parter skapar ofta ett hinder för effektiv datautvinning. I detta dokument studerar vi utmaningarna med anonymisering av banadata: hög dimensionalitet, gleshet och sekventiellhet. Att använda traditionella integritetsmodeller och anonymiseringsmetoder leder ofta till låg datanytta i den resulterande data och ineffektiv datautvinning. För att ta itu med dessa utmaningar, är detta det första papperet att införa lokal suppression för att uppnå en skräddarsydd integritet modell för bana data anonymisering. Ramverket gör det möjligt att anta olika data nyttomått för olika data mining uppgifter. Som en illustration syftar vi till att bevara både fall av plats-tid dubbletter och frekventa sekvenser i en bana databas, båda är grunden för många bana data * Korresponderande författare E-postadresser: ru_che@encs.concordia.ca (Rui Chen), fung@ciise.concordia.ca (Benjamin C. M. Fung), no_moham@encs.concordia.ca (Noman Mohammed), bcdesai@cs.concordia.ca (Bipin C. Desai) April 10, 2011 gruvuppgifter. Våra experiment på både syntetiska och verkliga data uppsättningar tyder på att ramen är effektiv och effektiv för att övervinna utmaningarna i bana data anonymisering. I synnerhet jämfört med tidigare arbeten i litteraturen kan vår föreslagna lokala dämpningsmetod avsevärt förbättra dataverktyget i anonyma banadata.
Genom att införa lokal suppression till bana data anonymisering för att förbättra den resulterande dataverktyg, Chen et al. REF erhöll en (, ) -privacy modell på bana data utan att betala extra nytta och beräkningskostnad och föreslog en anonymisering ram som är oberoende av de underliggande data nyttomått och är lämplig för olika bana data gruvdrift arbetsbelastningar.
Privacy-preserving trajectory data publishing by local suppression
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}