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針對軌跡數據發(fā)布中由軌跡序列引起的隱私泄露問題，提出一種基于優(yōu)化局部抑制的軌跡隱私保護算法Pl-local。識別軌跡數據集中的最小違反序列集合并判斷最小違反序列的抑制方式，對序列中的實例構建得分表根據分值高低選擇相應的實例并進行抑制。采用以局部抑制代替全局抑制的方式實現軌跡數據的隱私保護，通過減少全局抑制損失的實例來降低數據損失率并提高軌跡數據的可用性。在合成數據集上進行數據實用性損失對比實驗，結果表明，相比KCL- Local算法， Tpl-local算法能夠在保證軌跡數據安全性的同時提高數據的可用性。
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