摘要
随着移动互联网和位置感知技术的快速发展，移动轨迹数据呈爆炸式增长。
这些数据蕴含着丰富的时空信息，为城市规划、交通管理、个性化推荐等领域提供了数据支撑。
然而，移动轨迹数据也泄露了用户的敏感信息，例如用户的身份、住址、出行规律等，一旦被恶意攻击者利用，将严重威胁用户的隐私安全。
因此，如何在发布和共享移动轨迹数据的同时，有效地保护用户隐私，已成为时空数据挖掘领域亟待解决的关键问题之一。
本文针对时空数据发布中的移动轨迹去匿名化问题，对现有研究成果进行系统性的梳理和分析。
首先，本文介绍了时空数据、移动轨迹数据以及去匿名化攻击等基本概念，并阐述了移动轨迹去匿名化问题的研究背景和意义。
其次，本文从轨迹相似性和轨迹关联性两个角度，对现有的移动轨迹去匿名化算法进行了分类和综述，并对不同算法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还探讨了基于深度学习的移动轨迹去匿名化算法的研究进展。
最后，本文对移动轨迹去匿名化算法的未来研究方向进行了展望。
关键词：时空数据；移动轨迹；去匿名化；隐私保护；轨迹相似性；轨迹关联性；深度学习
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