U12.06.5Aggregation granularity must follow the sparsest region, not average density设计
聚合粒度需按最稀疏区域而非平均密度确定
别名: adaptive aggregation · minimum cell count · privacy threshold
概念解释
空间数据的发布粒度不能由总体平均密度决定，而要检查最稀疏的地区、时段和筛选组合。平均值可能显示每个网格有很多记录，但边缘地区仍有仅一两条记录的单元；隐私阈值（privacy threshold）应由这些最小单元约束。
机制
密度分布常高度不均：城市中心的高记录数会抬高平均数，掩盖农村、夜间或罕见类别中的空和小单元。攻击者不需要攻击平均地点，只会寻找最容易链接的单元。固定网格还会让同一个人随着筛选条件落入不同低计数表，组合结果进一步缩小候选集合。
边界
为保护最稀疏区域而把全图统一粗化，可能不必要地损失城市分析能力；可采用合并邻格或层级地理单元的自适应聚合，但必须让读者看懂不同单元的比较限制。最低计数不是唯一风险指标，敏感属性同质性和查询差分同样需要检查。
怎么落地
- 在所有允许的时间、类别和区域筛选下计算每个单元的计数分布，以最小值而非均值判定是否达阈值。
- 对低密度区递归合并邻近单元或提升行政层级，同时在图上清楚呈现边界和不同的聚合等级。
- 验证：对发布版本运行低计数、差分查询和多筛选组合测试；任何路径产生低于阈值的单元都应被阻断或再聚合。