时空轨迹数据集下本地化差分隐私方法的深度探索与实践.docx

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2025-07-21 发布于上海
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时空轨迹数据集下本地化差分隐私方法的深度探索与实践.docx

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时空轨迹数据集下本地化差分隐私方法的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景

在信息技术飞速发展的当下，时空轨迹数据集在众多领域得到了广泛且深入的应用，其重要性日益凸显。在智能交通系统中，时空轨迹数据集详细记录了车辆的行驶路径、速度以及时间等信息。通过对这些数据的深度挖掘与分析，能够精准地监测交通流量的实时变化，及时发现交通拥堵的路段，并预测未来的交通状况，从而为交通管理部门制定科学合理的交通疏导策略提供有力的数据支持，有效提升城市交通的运行效率。以北京、上海等大城市为例，利用出租车和公交车的时空轨迹数据，分析高峰时段的拥堵路段和拥堵原因，通过优化交通信号灯配时和设置潮汐车道等措施，显著缓