用于城市规模移动性分析的保护隐私的个人每日轨迹合成数据集

本文介绍了一篇研究论文，重点在于创建用于移动性分析的合成数据集，同时保护隐私。核心思想是生成模拟真实世界移动模式的人工数据，而不会泄露敏感的个人信息。这对于城市规划、交通管理以及在不损害个人隐私的情况下理解人口流动至关重要。使用合成数据使研究人员能够探索各种场景并测试算法，而无需面对与真实世界个人数据相关的伦理和法律障碍。

• •专注于为移动性分析创建合成数据集。
• •强调数据生成中的隐私保护。
• •旨在在不损害个人数据的情况下实现城市规划和交通管理。
• •使用合成数据来探索场景并测试算法。