论文十问：
Q1 论文试图解决什么问题？
空间轨迹数据会泄漏个人隐私。因此，为了保护用户的隐私和保护效用，本文提出了一种基于效率的随机化模型。
Q2 这是否是一个新的问题？
Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设？
Q4 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
Q5 论文中提到的解决方案之关键是什么？
本文提出了一种基于频率的随机化模型，该模型具有严格的差分隐私保证，用于轨迹数据发布。特别地，我们引入了两种随机机制，通过注入拉普拉斯噪声来扰动轨迹中重要位置的局部/全局频率分布。我们设计了一种分层索引和一种新的搜索算法来支持有效的轨迹修改，确保修改后的轨迹满足扰动分布，而不会损害隐私保证或数据实用性。
Q6 论文中的实验是如何设计的？
Q7 用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？
Q8 论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
Q9 这篇论文到底有什么贡献？
Q10 下一步呢？有什么工作可以继续深入？
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