%0 Journal Article
%T 匿名集序列规则与转移概率矩阵的空间预测和实验
%A 张海涛
%A 葛国栋
%A 黄慧慧
%A 徐亮
%J 地球信息科学学报
%P 391-400
%D 2015
%R 10.3724/SP.J.1047.2015.00391
%X 随着位置服务(LocationBasedService,LBS)的广泛应用,隐私保护成为LBS进一步深入发展亟待解决的问题,时空K-匿名成为一个主流方向。LBS应用服务器存储用户执行连续查询生成的历史匿名数据集,分析大时空尺度历史的匿名数据集,空间预测可以实现LBS应用的个性化服务。本文提出了一种融合概率统计与数据挖掘2种典型技术——马尔科夫链与序列规则,对匿名数据集中包含的特定空间区域进行预测的方法。方法包括4个过程(1)分析序列规则、马尔科夫过程进行预测的特点;(2)以匿名数据集序列规则的均一化置信度为初始转移概率,构建n步转移概率矩阵;(3)设计以n步转移概率矩阵进行概略空间预测的方法,以及改进的指定精确路径的空间预测方法;(4)实验验证方法的性能。结果证明,该方法具有模型结构建立速度快、精确空间预测概率与真实概率的近似度可灵活调节等优点,具有可用性。
%K 时空K-匿名
%K 序列规则
%K 马尔科夫链
%K 空间预测
%K 转移概率矩阵
%U http://www.dqxxkx.cn/CN/abstract/abstract25045.shtml