不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法

差分隐私因具有严格推理和证明的隐私保证,常被应用于位置隐私保护场景中.用户进行位置连续查询时,会引起噪声叠加导致查询精度下降,目前基于规则树结构的差分隐私虽然能降低查询误差,但会产生大量无效零节点,数据结构过大,在查询精度上还有进一步提高的空间.本文提出了不规则线段树的差分隐私位置隐私保护方法,将不规则线段树引入差分隐私方法中,根据节点覆盖率和Laplace机制的敏感度推导出不规则线段树的估值函数,从而筛选出较优的不规则线段树结构.该方法能有效减小连续查询时噪声叠加带来的查询精度下降的问题,相对于其他提高差分隐私查询精度的方法有更小的查询误差,并能适应不同密度环境的LBS位置查询服务.

利用不规则线段组合的压缩链码

针对目前的压缩链码方法对边界的不规则特征利用不充分问题,提出一种对不规则线段进行压缩并以组合码表达的无损组合压缩链码.首先删除方向差为135°以及90°正直角的冗余边界网格,使其分布更为集中;其次对不同斜率的线段进行统一的行程编码,用3个参数实现不规则线段的重复模式表达,进一步提高压缩率;最后通过衡量不同组合的出现频率与压缩率,设计一套"标志码+区分码+长度码"的组合链码结构.利用8个省级行政区划栅格边界数据进行实验,结果表明,文中提出的组合压缩链码压缩率平均可达35.39%,与原始的方向差链码相比提高20%以上.