此处非彼处：面向位置隐私保护及更广应用的基于蕴含的轨迹相似性度量
计算机与社会
2023-12-05 v1 计算与语言
符号计算
摘要
虽然人类行走的路径在社会和物理空间中展开，但描述和比较其轨迹的度量却是在抽象的、通常是欧几里得空间中进行的。当这些度量应用于应用领域中真实个体的轨迹时，在抽象空间中无关紧要的变更，一旦叠加到地理现实中，可能突然变得有问题。在这项工作中，我们通过引入一种利用逻辑蕴含的度量，对轨迹相似性提出了不同的观点。这是一种推理视角，将事实视为从旅行发生的社会和环境背景中推断出的三元陈述，及其现实影响。我们提出了基于蕴含的轨迹相似性的形式化，在我们的案例研究中以事实（即空间关系陈述）的重叠比例来度量。使用所提出的度量，我们评估了 LSTM-TrajGAN，一种隐私保护的轨迹生成模型。基于蕴含的模型评估揭示了忽视地理空间丰富结构的潜在后果（例如，在我们的示例中，由于区域转移导致的保险风险计算错误）。我们的工作突出了将逻辑蕴含应用于轨迹相似性推理以保护位置隐私及更广泛应用的优势。
关键词
引用
@article{arxiv.2312.01151,
title = {Here Is Not There: Measuring Entailment-Based Trajectory Similarity for Location-Privacy Protection and Beyond},
author = {Zilong Liu and Krzysztof Janowicz and Kitty Currier and Meilin Shi and Jinmeng Rao and Song Gao and Ling Cai and Anita Graser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01151},
year = {2023}
}