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公开(公告)号：CN112800458B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110101588.X
申请日：2021-01-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种社交网络中基于用户间关系强度的轨迹隐私保护方法，包括：1)用户分享原始轨迹及个性化需求，并对轨迹预处理得到待保护轨迹；2)提取社交网络数据中用户背景属性、连接及交互三个维度的特征数据并计算得到特征向量；3)将特征向量形成的数据经过K‑means聚类及BP神经网络计算用户间的关系强度RS；4)设计一种满足差分隐私的半径限制地理不可分机制；5)将用户与好友之间的关系强度与隐私预算进行映射，对待保护轨迹使用半径限制地理不可分机制及位置聚类进行隐私保护，再将保护后轨迹发送给对应的好友。本发明考虑多个维度的关系特征并综合无监督聚类及神经网络方法计算关系强度，同时利用半径限制及位置聚类以提高隐私保护效用。
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公开(公告)号：CN108632139A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810275628.0
申请日：2018-03-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同定位信息的位置隐私保护方法及系统，包括步骤：1)根据历史交互数据得到用户与好友的关系强度；2)将用户与好友的关系强度值保存到数据库并且定期更新；3)用户发送一条带有地理位置信息的分享内容到服务器；4)提取分享内容中好友信息(也就是协同定位信息)和地理位置信息；5)基于关系强度以及协同定位信息进行位置隐私保护；6)将位置隐私保护结果发送给好友。本发明同时考虑了用户与好友交互和好友与用户交互对用户与好友关系强度的影响，好友与用户交互频率的下降，会使得用户与好友的关系强度降低。
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