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公开(公告)号：CN107995205A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711321144.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种人员密度制导的自适应k匿名栅格化方法，首先根据待栅格化区域的位置数据点的数量、区域的面积和匿名系数K对待栅格化区域进行单元划分和转换；然后对划分单元区域位置点数量的粒度级别进行划分；最后根据待匿名用户位置点所在的单元区域的粒度级别和其周边区域的粒度级别进行自适应k匿名栅格化。本发明对待栅格化区域的人口密度特征进行预分析并将该区域划分为多个小单元，通过划分后的不同密度的单元区域的结合与拆分动态形成匿名区，实现了人员密度制导的自适应k匿名栅格化算法以适应不同密度场景的位置隐私保护。本发明通过地理中点进行位置置换实现位置匿名，在位置隐私程度不变的情况下能够提高匿名的服务质量。
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公开(公告)号：CN107291816B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710365452.3
申请日：2017-05-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/9537
Abstract: 本发明公开一种针对时空序列数据的群体热点区域分析方法，首先考虑速度，距离等因素，在原始位置点的基础上得到了群体热点区域，但是得到的热点区域并不具有时间关联性，这样不能很好地满足研究者的要求，所以提出了一种动态调整合并的划分时间的方法进行时间相关的热点区域构建方法，即在扫描整合群体热点区域的时候，按照时间维度为基准维度，对每一个时刻进行人数统计，满足要求的则记录在表中，统计完之后，再使用线性时间就可以把当前热点区域划分为具有时间相关的热点区域。这样就能从更深层次研究群体用户的行为特征，分析出相关规律。本发明对时空多维数据进行数据分析，从而为空间大数据的隐私保护提供了基础支持，具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107995205B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201711321144.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种人员密度制导的自适应k匿名栅格化方法，首先根据待栅格化区域的位置数据点的数量、区域的面积和匿名系数K对待栅格化区域进行单元划分和转换；然后对划分单元区域位置点数量的粒度级别进行划分；最后根据待匿名用户位置点所在的单元区域的粒度级别和其周边区域的粒度级别进行自适应k匿名栅格化。本发明对待栅格化区域的人口密度特征进行预分析并将该区域划分为多个小单元，通过划分后的不同密度的单元区域的结合与拆分动态形成匿名区，实现了人员密度制导的自适应k匿名栅格化算法以适应不同密度场景的位置隐私保护。本发明通过地理中点进行位置置换实现位置匿名，在位置隐私程度不变的情况下能够提高匿名的服务质量。
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公开(公告)号：CN105701418A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610028542.9
申请日：2016-01-15
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F21/6245 , G06F17/30595
Abstract: 本发明公开了一种基于空间序列数据分析的用户轨迹隐私保护方法，首先对每个移动用户的空间序列数据进行聚类分析，获得每个用户的兴趣点和兴趣区；然后，对指定区域内的全体用户的兴趣点和兴趣区按照时间进行迭代，得到不同时间范围内的用户公共兴趣区；最后，在每个公共兴趣区内，采用位置随机交换方法实现用户轨迹隐私的动态保护。本发明通过对轨迹数据进行时间维度和空间维度的分析处理，在隐私保护的同时确保统计特征、聚类特征不变，满足了空间大数据发布和共享时区域分析(区域对比分析、人口密度分析、交通状况分析等)的应用需求，达到了平衡隐私保护与数据可用性矛盾的目的。
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公开(公告)号：CN105701418B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610028542.9
申请日：2016-01-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间序列数据分析的用户轨迹隐私保护方法，首先对每个移动用户的空间序列数据进行聚类分析，获得每个用户的兴趣点和兴趣区；然后，对指定区域内的全体用户的兴趣点和兴趣区按照时间进行迭代，得到不同时间范围内的用户公共兴趣区；最后，在每个公共兴趣区内，采用位置随机交换方法实现用户轨迹隐私的动态保护。本发明通过对轨迹数据进行时间维度和空间维度的分析处理，在隐私保护的同时确保统计特征、聚类特征不变，满足了空间大数据发布和共享时区域分析(区域对比分析、人口密度分析、交通状况分析等)的应用需求，达到了平衡隐私保护与数据可用性矛盾的目的。
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公开(公告)号：CN107291816A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710365452.3
申请日：2017-05-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种针对时空序列数据的群体热点区域分析方法，首先考虑速度，距离等因素，在原始位置点的基础上得到了群体热点区域，但是得到的热点区域并不具有时间关联性，这样不能很好地满足研究者的要求，所以提出了一种动态调整合并的划分时间的方法进行时间相关的热点区域构建方法，即在扫描整合群体热点区域的时候，按照时间维度为基准维度，对每一个时刻进行人数统计，满足要求的则记录在表中，统计完之后，再使用线性时间就可以把当前热点区域划分为具有时间相关的热点区域。这样就能从更深层次研究群体用户的行为特征，分析出相关规律。本发明对时空多维数据进行数据分析，从而为空间大数据的隐私保护提供了基础支持，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106503929A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611020846.7
申请日：2016-11-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及一种智能分析围标与串标行为的方法，利用关联分析和模糊推理等算法，计算涉嫌串标概率并进行聚类排序获得围标单位集合，辅助审计人员判断的招投标过程中的围标串标行为分析结果。该方法构建了中标单位分析模型、陪标行为分析模型和高风险公司分析模型等3个数据分析模型。该方法所提出的模型在真实项目投标数据上进行了验证，其结果能够提高审计人员的工作效率，为审计人员界定招投标过程涉嫌违法行为提供了可靠的事实依据。为招投标系统建立起准确可靠的诚信合法投标行为体系，同时招标过程也更加公正、公开、公平。因此本方法具有广泛的应用前景和现实意义。
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