1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和位置感知技术的快速发展，移动轨迹数据作为一种重要的时空数据，被广泛应用于城市规划、交通管理、个性化推荐等领域。
然而，移动轨迹数据中蕴含着丰富的个人隐私信息，例如用户的出行规律、生活习惯、社会关系等，如果在发布和共享过程中没有进行有效的隐私保护，将面临严重的隐私泄露风险。
近年来，国内外发生多起与移动轨迹数据相关的隐私泄露事件，例如，2014年，美国移动运营商Verizon因泄露用户位置数据而被罚款140万美元；2019年，国内某地图软件被曝光未经用户同意收集和分析用户出行轨迹数据，引发公众对隐私安全的担忧。
2. 本选题国内外研究状况综述
移动轨迹去匿名化是一个新兴的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注。
国内学者在移动轨迹去匿名化方面取得了一定的研究成果。
例如，清华大学的学者提出了一种基于时空关联性的去匿名化算法，利用用户在不同时间、不同地点的轨迹数据进行关联分析，实现了对匿名化轨迹数据的有效识别[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对移动轨迹去匿名化问题，从轨迹相似性、轨迹关联性和深度学习三个角度展开研究，并进行实验评估和分析。
1.基于轨迹相似性的去匿名化算法研究:-研究不同的轨迹相似性度量方法，例如欧氏距离、动态时间规整等，分析其优缺点和适用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验评估相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解时空数据发布与隐私保护、移动轨迹去匿名化技术的研究现状，分析现有技术的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计阶段：针对移动轨迹去匿名化问题，研究基于轨迹相似性、轨迹关联性和深度学习的去匿名化算法，设计算法的框架结构、关键步骤、参数设置等。
3.实验评估阶段：选择合适的移动轨迹数据集，设计实验方案，对不同去匿名化算法进行性能评估和比较分析，评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出基于轨迹语义的去匿名化算法：现有研究大多关注轨迹的时空特征，而忽略了轨迹的语义信息。
本研究将结合自然语言处理技术，提取轨迹的语义特征，并将其应用于去匿名化算法中，以提高算法的准确性和鲁棒性。
2.设计基于对抗学习的去匿名化算法：针对现有算法容易受到数据噪声和攻击的影响，本研究将引入对抗学习机制，通过生成对抗网络来模拟攻击者的行为，并训练更加鲁棒的去匿名化模型。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙未未,王 飞,李 栋,等.时空数据发布隐私保护机制研究综述[J].计算机研究与发展,2021,58(07):1400-1418.
[2] 邓 敏,王 勇,张 路,等.移动社交网络数据发布隐私保护技术研究综述[J].计算机科学,2021,48(08):1-13.
[3] 谢 旺,朱 琦,王 琼,等.面向轨迹大数据的隐私保护关键技术研究综述[J].计算机科学,2020,47(11):1-12 40.
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