針對(duì)現(xiàn)有基于差分隱私的頻繁軌跡模式挖掘算法全局敏感度過(guò)高、挖掘結(jié)果可用性較低的問(wèn)題，提出一種基于前綴序列格和軌跡截?cái)嗟牟罘蛛[私下頻繁軌跡模式挖掘算法LTPM。該算法首先利用自適應(yīng)的方法獲得最優(yōu)截?cái)嚅L(zhǎng)度，然后采用一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃的策略對(duì)原始數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行截?cái)嗵幚恚诖嘶A(chǔ)上，利用等價(jià)關(guān)系構(gòu)建前綴序列格，并挖掘頻繁軌跡模式。理論分析表明LTPM算法滿足s一差分隱私；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LTPM算法的準(zhǔn)確率（TPR）和平均相對(duì)誤差（ARE）明顯優(yōu)于Ⅳ-gram和Prefix算法，能有效提高挖掘結(jié)果的可用性。