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摘要
针对轨迹差分隐私保护存在的预测精度差、隐私预算分配效用低的问题，本文提出自适应连续时间序列下的群智感知轨迹预测方案.首先在任务分配阶段，为参与者分配轨迹路线；其次引入隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM），对轨迹进行预测；然后使用预分配和自适应分配相结合的综合隐私预算分配方法，降低隐私预算；最后利用拉普拉斯机制，进行位置扰动.实验结果表明，与相关工作相比，所提方法兼顾预测性和低预算性，对群智感知中参与者在轨迹隐私安全保护上具有良好的保护效果.
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单位湖南工商大学; 武汉理工大学
