2018YFE0126000-004-基于Minhash算法的位置隐私保护测试数据

针对车联网服务中的位置隐私泄露事件频发的问题，从移动智能终端和无线通信网络的角度分析现有位置隐私保护技术的不足，将Minhash技术用于当前网约车系统，以满足车联网服务中位置隐私保护需求。基于Minhash算法的位置隐私保护方案测试数据集主要基于加州大学欧文分校机器学习库所收集的葡萄牙波尔图约320辆出租车的轨迹数据（GPS坐标）作为实验数据集，经过分析处理，记录了随机选取的GPS坐标作为乘客或司机的位置坐标，基于乘客或司机的位置坐标选择的乘客和司机的POI坐标集合，计算并记录了这些坐标的特征向量和签名向量及对应的计算时间，司乘匹配服务成功率等分析挖掘值，数据量72.3M。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于葡萄牙波尔图约320辆出租车的GPS轨迹数据，采用Minhash算法处理，旨在解决车联网服务中的位置隐私泄露问题。它记录了乘客和司机的坐标、POI集合、特征与签名向量及计算时间等分析值，数据量约为72.3M，用于评估位置隐私保护方案在网约车服务中的效果。