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公开(公告)号：CN111263331B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010048305.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群智感知的车联网节点信誉评估方法，首先获取各路侧单元的信誉值列表，根据各路侧单元的信誉值列表中对同一路侧单元信誉值记录得到各路侧单元的可信度；然后根据历史交互次数得到路侧单元的通信积极性；通过分别获取不同车辆节点之间的直接信任度、车辆节点的推荐信任度和满足通信要求的路侧单元对车辆节点的反馈信任度；根据获取的不同车辆节点之间的信任度、车辆节点的推荐信任度和路侧单元对车辆节点的反馈信任度，进行加权平均得到车辆节点的全局信任度，本发明方法简单，通过三处信任度加权平均得到车辆节点的全局信任度，能够有效提高车辆节点信任度评估的准确性。
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公开(公告)号：CN111259444A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010048296.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合隐私保护的轨迹数据标签聚类方法，将车辆轨迹数据挖掘与轨迹中兴趣点的隐私保护结合起来；在标签传播的过程中，对于存储的标签序列，首先将车辆身份识别号进行全局泛化处理，实现对单个车辆轨迹的匿名处理；对于精确到位置点的经纬度坐标列，结合车辆轨迹数据中的停留点数据，对兴趣点进行局部泛化处理，其他点采用全局泛化处理方法，继而实现对所有高频停留点的隐私保护，在聚类过程中，考虑了轨迹数据中的车辆身份标识号以及GPS坐标属性语义信息，将车辆轨迹数据挖掘与泛化处理结合起来，对车辆轨迹数据中的敏感信息进行隐匿处理，本方法能够有效保护车辆轨迹聚类过程中所涉及到的隐私信息。
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公开(公告)号：CN111259444B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010048296.X
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种融合隐私保护的轨迹数据标签聚类方法，将车辆轨迹数据挖掘与轨迹中兴趣点的隐私保护结合起来；在标签传播的过程中，对于存储的标签序列，首先将车辆身份识别号进行全局泛化处理，实现对单个车辆轨迹的匿名处理；对于精确到位置点的经纬度坐标列，结合车辆轨迹数据中的停留点数据，对兴趣点进行局部泛化处理，其他点采用全局泛化处理方法，继而实现对所有高频停留点的隐私保护，在聚类过程中，考虑了轨迹数据中的车辆身份标识号以及GPS坐标属性语义信息，将车辆轨迹数据挖掘与泛化处理结合起来，对车辆轨迹数据中的敏感信息进行隐匿处理，本方法能够有效保护车辆轨迹聚类过程中所涉及到的隐私信息。
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公开(公告)号：CN111263331A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010048305.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群智感知的车联网节点信誉评估方法，首先获取各路侧单元的信誉值列表，根据各路侧单元的信誉值列表中对同一路侧单元信誉值记录得到各路侧单元的可信度；然后根据历史交互次数得到路侧单元的通信积极性；通过分别获取不同车辆节点之间的直接信任度、车辆节点的推荐信任度和满足通信要求的路侧单元对车辆节点的反馈信任度；根据获取的不同车辆节点之间的信任度、车辆节点的推荐信任度和路侧单元对车辆节点的反馈信任度，进行加权平均得到车辆节点的全局信任度，本发明方法简单，通过三处信任度加权平均得到车辆节点的全局信任度，能够有效提高车辆节点信任度评估的准确性。
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