Unique in the metro system: The likelihood to re-identify a metro user with limited trajectory points 我發(fā)現(xiàn)還是得用這種非手寫(xiě)的形式記筆記，這樣方便檢索，第二點(diǎn)原因是我發(fā)現(xiàn)原來(lái)可以直接打上標(biāo)下標(biāo)。打字似乎也比手寫(xiě)快一點(diǎn)，缺點(diǎn)是成就感比較少。 閱讀原因：同導(dǎo)師的學(xué)姐寫(xiě)的且是同一個(gè)課題，數(shù)據(jù)用的可能也相同 2023 ?Physica A Statistical Mechanics and its Applications?3.3?西南交 Dataset:成都八天地鐵卡數(shù)據(jù)（2021年3月15日至21日，ID，出站時(shí)間，出站地點(diǎn)，入站時(shí)間，入站地點(diǎn)） Abstract:當(dāng)時(shí)間分辨率為分鐘級(jí)的時(shí)候，三個(gè)隨機(jī)定位點(diǎn)可以識(shí)別90%的用戶 Introduction:文獻(xiàn)[11]利用CDR數(shù)據(jù)和四個(gè)定位點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)95%的準(zhǔn)確率。 地鐵數(shù)據(jù)只有進(jìn)站和出站。 本文解決兩個(gè)問(wèn)題：第一個(gè)是識(shí)別唯一用戶最少需要多少時(shí)空點(diǎn)；第二個(gè)是背景知識(shí)的范圍不同，用戶重新識(shí)別的概率是多少（？）。 Literature review: 文獻(xiàn)[35]用一周的CDR數(shù)據(jù)以15分鐘分辨率和2個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分辨了60%用戶 文獻(xiàn)[14]以一小時(shí)分辨率和4數(shù)據(jù)點(diǎn)分辨90%用戶。 這篇論文還進(jìn)行了靈敏度分析，相關(guān)論文從未實(shí)踐過(guò)。 Methodology 使用的模型是Visit Attack[11.31.41] 軌跡截取點(diǎn)位設(shè)置多少可以參考論文[31] Results 疑惑：第十八頁(yè)的圖k值甚至可能到28？ re-identification risk率就是重新破解用戶名的比例[31] figure7圖的橫坐標(biāo)不知道是什么，是re-identification risk。 Discussion and conclusion Future:Other attack model、除了進(jìn)出站更多的信息