基于双向LSTM的轨迹生成隐私保护方法

为了确保轨迹数据的隐私，同时提高其发布后的可用性，可以应用机器学习算法处理轨迹数据，从而增强其可用性。针对轨迹数据发布可用性问题，我们提出了一种结合双向长短期记忆（BILSTM）网络和差分隐私（DP）的轨迹隐私保护方案。该方案使用BILSTM对轨迹数据进行预处理，以改善其可用性。对于生成的轨迹数据，应用差分隐私中的拉普拉斯机制添加噪声，从而实现隐私保护。获得的广义轨迹数据集随后被发布。该方案确保了良好的数据可用性，并提供了一定的效率优势。