Con el rápido desarrollo de las tecnologías de posicionamiento móvil, los servicios basados en la ubicación (LBS) se han vuelto más utilizados. La cantidad de información sobre la ubicación del usuario recopilada y aplicada ha aumentado, y si estos conjuntos de datos se publican directamente, los atacantes pueden inferir otras ubicaciones desconocidas a través del conocimiento parcial de fondo que poseen. Para resolver este problema, se propone un método de preservación de la privacidad para la publicación de datos de trayectorias basado en la anonimidad preferencial local (LPA). Primero, el método considera la supresión, la división y la adición de trayectorias ficticias como técnicas candidatas. En segundo lugar, se diseña una función de preferencia local (LP) basada en el análisis de la pérdida de ubicación y la ganancia de anonimidad para seleccionar de manera efectiva una técnica de anonimidad para cada operación anónima. El análisis teórico y los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede proteger efectivamente la privacidad de los datos de trayectorias y mejorar la utilidad de los conjuntos de datos anónimos.