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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种满足差分隐私的高质量轨迹深度生成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：CN115456099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211159729.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种满足差分隐私的高质量轨迹深度生成方法是由韩建民;姚鑫;于娟;彭浩设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种满足差分隐私的高质量轨迹深度生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种满足差分隐私的高质量轨迹深度生成方法，包括：构建轨迹深度生成模型，获取公共数据集与真实数据集；基于公共数据集、真实数据集以及基于差分隐私的随机梯度下降算法对轨迹深度生成模型进行训练，获得训练后的轨迹深度生成模型；基于训练后的轨迹深度生成模型获得轨迹数据集。本发明首先利用保护数据集所在城市的公共数据集来预训练生成器和判别器，然后正式对抗训练生成器和判别器，并且在训练判别器的过程中基于DP‑SGD对判别器的梯度加噪；与满足差分隐私的传统轨迹生成方法相比，在同样的隐私预算下更多的捕获到了原始轨迹的特征，产生有用性更高的轨迹数据集。弥补了现有的轨迹深度生成模型隐私没有保障的不足。

本发明授权一种满足差分隐私的高质量轨迹深度生成方法在权利要求书中公布了：1.一种满足差分隐私的高质量轨迹深度生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建轨迹深度生成模型，获取公共数据集与真实数据集；基于所述公共数据集、所述真实数据集以及基于差分隐私的随机梯度下降算法对所述轨迹深度生成模型进行训练，获得训练后的轨迹深度生成模型；基于训练后的轨迹深度生成模型获得轨迹数据集； 轨迹深度生成模型包括生成器与判别器； 所述训练包括：预训练与正式训练，其中，基于所述公共数据集进行预训练，通过进行预训练后的模型预测部分轨迹，基于所述真实数据集与所述部分轨迹进行正式训练，所述预训练包括轨迹预测训练与轨迹规律识别训练； 所述轨迹预测训练的过程包括：将所述公共数据集划分为训练数据集与测试数据集，并将每条由n个点组成的轨迹中相邻两个位置点，前一个点作为输入，后一个点作为目标，对所述生成器进行预训练； 所述轨迹规律识别训练的过程包括：对公共数据集进行处理，获得处理后的数据集，基于处理后的数据集与公共数据集对所述判别器进行训练，其中，对公共数据集进行处理的方式包括两种：第一轨迹改变法为随机选取轨迹中的一个位置点并且用一个物理空间距离较远的点来代替；第二轨迹改变法随机打乱轨迹中一个时间周期内位置的顺序；对公共数据集的每条轨迹处理时，选用第一轨迹改变法或第二轨迹改变法中任一种； 所述正式训练的过程包括：判别器训练与生成器训练。

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