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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于本地差分隐私的个性化位置数据收集方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116431744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310058125.9，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于本地差分隐私的个性化位置数据收集方法是由洪媛媛;朱友文设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于本地差分隐私的个性化位置数据收集方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于本地差分隐私的个性化位置数据收集方法，首先在位置具有不同隐私预算的场景下对位置隐私模型进行定义，接着提供一个最优扰动机制收集用户位置数据，使扰动数据的质量损失最小。每个用户需要向数据收集方报告一个二维坐标表示自己的位置信息，其中不同的位置具有不同的隐私保护需求，由服务方提前计算好扰动概率矩阵并发送给用户，用户使用该扰动概率矩阵在本地对自己的真实位置进行扰动，将扰动后的结果提交给服务方。服务方收集用户的扰动数据后，对数据进行分析统计。本发明将本地差分隐私拓展到具有个性化隐私预算的位置数据收集场景，并提供一种降低质量损失的扰动方法，可以有效应用到位置服务中。

本发明授权一种基于本地差分隐私的个性化位置数据收集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于本地差分隐私的个性化位置数据收集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置输入输出域及个性化隐私预算：输入域和输出域是相同的位置集合V＝{v1，v2，...，vm}，其中每个位置v具有个性化隐私预算∈v≥0；S2、定义个性化位置隐私保护模型：每个用户需要向服务方报告自己扰动后的位置数据，对真实位置数据的保护应满足该位置的个性化隐私预算，定义如下：若对于任意v，v′∈V，以及任意的z∈V，扰动机制M满足以下不等式： 则M满足Φ-LAGI的隐私定义，其中Φ＝{∈v}v∈V是所有位置的隐私预算的集合，μ∈v，∈v′是两个隐私预算中更小的值，dv，v′是两个位置之间的距离；S3、设置最优扰动机制：构建如下线性规划模型，用于求得目标函数的最优解以及矩阵M：Minimize： 在目标函数中，πv表示所有位置的先验分布，Mvz表示真实位置v经过扰动机制M输出位置z的概率，L是一个衡量质量损失的标准，Lv，z表示真实位置v经过扰动机制输出位置z造成的质量损失；在给定先验分布以及质量损失度量的条件下，扰动机制M造成的质量损失可以用目标函数表示，通过最小化目标函数可以求出最小值；在约束条件中，概率矩阵M中的元素需要满足以下条件：矩阵中每一列的任意两个元素的比值应当满足Φ-LAGI隐私模型的定义；矩阵中每一行的元素和为1；矩阵中每个元素大于或等于0；根据目标函数以及约束条件，求得目标函数的最优解以及矩阵M，矩阵M是获得最优解的扰动方案，用户按照矩阵M的概率对自己的真实位置进行扰动并将结果提交给服务方；S4、用户将步骤S3扰动后的位置数据提交给服务方，服务方进行分析并应用到位置服务中。

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