基于CCA的个性化轨迹隐私保护算法

针对轨迹隐私保护的个性化需求问题，提出一种基于典型相关分析的个性化轨迹隐私保护算法。算法对数据产生者认为不敏感的轨迹直接发布，而仅对数据产生者认为敏感的轨迹施以隐私保护操作。隐私保护过程中，先由不敏感轨迹和敏感轨迹获得二者的隐变量，再根据隐变量产生随机轨迹以替代敏感轨迹。该算法不仅能较好地尊重数据产生者的隐私保护意愿，而且能获得较高的轨迹质量。在真实轨迹数据上的实验结果验证了算法的有效性。