一种基于网格聚类的查询隐私匿名算法研究

摘要：

目前，大多数位置匿名聚类算法的每一次迭代都需要遍历所有用户的位置来寻找离匿名框质心最近的用户，这消耗了大量的时间，且对包含更多隐私信息的查询隐私没有做到更好的保护。为解决这些问题，文章提出基于网格聚类的查询隐私匿名算法（QPAGC）。该算法以网格作为处理单元，用户的位置可以定位到网格当中，从而不必遍历每个用户的具体位置；以目标用户所在网格求匿名框的质心和该匿名框所有邻域网格的质心，在所有邻域网格质心中选取离匿名框质心距离最小的邻域网格加入匿名框，直至匿名框的质量满足k-匿名要求；通过增加假用户和假请求使得匿名框满足p敏感约束以达到保护用户查询信息的目的。对比实验表明，在满足用户个性化要求下，基于网格聚类的查询隐私匿名算法匿名成功率更高，匿名区域面积更小，且提高了相对匿名度和用户的查询服务质量，从而平衡了隐私保护安全系数k和QoS之间的矛盾。

关键词：位置服务、网格聚类、k-匿名、质心、查询隐私

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科学技术基金[黔科合J字{2012}2128号]；贵州大学研究生创新基金校研理工2015017

在线出版日期：2015-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：53-58