[发明专利]一种针对目的地预测的可量化隐私保护方法、设备及介质有效
| 申请号： | 202010967393.9 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112182645B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 蒋洪波;王孟源;肖竹;刘代波;曾凡仔 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 熊开兰 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对目的地预测的可量化隐私保护方法、设备及介质，其中方法为：利用拉普拉斯机制，向多组相同的历史轨迹数据集注入不同半径的噪声以获得对应轨迹数据集；对每组轨迹数据集进行目的地预测，并根据预测结果计算对应的隐私保护程度进而构建训练样本，以噪声半径等级作为训练样本的标签值；以所有训练样本及其标签值，训练基于多重线性回归的隐私量化保护模型；当接收到隐私保护程度需求和待保护的轨迹时，将隐私保护程度需求输入至隐私量化保护模型；利用拉普拉斯机制，按照隐私量化保护模型输出的噪声半径等级，向待保护的轨迹注入噪声。本发明能够充分满足用户的隐私需求，给用户提供精确和稳定的轨迹隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 目的地 预测 量化 隐私 保护 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
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