针对传统轨迹数据保护中忽略位置点携带的语义信息带来的隐私泄露问题，提出一种基于指数机制的轨迹差分隐私保护方法。针对位置空间属性及位置语义特征双重属性信息导致的隐私泄露，根据差分隐私中指数机制的特性，为位置点设计可用的打分函数后随机化输出，对轨迹进行了有效的隐私保护。该方法在保证位置隐私的同时减小数据集规模，并防止语义背景推断攻击，提高数据可用性。在真实轨迹数据集上进行实验，实验结果表明，该方法可以保证隐私强度，有效保护了用户的停留区域位置隐私，同时有效提高了数据可用性。
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