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位置隐私保护及其在基于位置的社交网络服务中的应用研究

作　者: 谈嵘
导　师: 顾君忠
学　校: 华东师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 基于位置的社交网络服务位置隐私保护框架位置隐私保护模型社交关系预测兴趣区域发现时空查询优化
分类号: TP393.09
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

随着智能便携设备的普及、无线定位技术的进步以及移动互联网的发展,—种全新的社交网络服务形式——基于位置的移动社交网络服务逐渐产生,并且得到了迅速的成长。Foursquare、Loopt和新浪微博等在国内外取得的成功足以彰显出这种新兴的社交网络服务所蕴藏的巨大市场价值。而随着其不断发展,它也面临着诸多挑战,其中关于位置隐私保护问题的争论作为基于位置的移动社交网络服务的核心问题之一,更是得到了国内外研究学者的广泛关注。过去数年来,有不少与之相关的工作相继出现,有些重点讨论了基于位置的移动社交网络服务的隐私策略机制,有些则提出采用基于位置服务中的位置隐私模型对位置信息进行保护。虽然它们都已经认识到了位置隐私保护的重要性,但是一方面隐私策略必须由用户主动进行设定,从而增加了用户的使用负担,并且可能由于用户疏于调整而使得这些策略失去该有的作用；另一方面,无论是从对位置信息使用方式的角度出发,还是以对位置信息的保护为目的的角度来看,基于位置的移动社交网络服务作为基于位置服务的一个特殊子类,它对位置信息保护的需求是不同的,因此很难通过现有的基于位置服务的位置隐私模型对其进行有针对性的保护。其实,对于基于位置的社交网络服务而言,位置隐私保护问题的本质是如何既能保证用户隐私信息的安全,又能使用户享受到独特的个性化服务,在隐私保护和服务质量之间找到合适的平衡点才是该问题的根本解决之道。本文在对位置隐私保护现状和前人研究进行深入分析的基础上,提出了一个通用的位置隐私保护框架和相关的位置隐私保护模型,并通过对保护后的位置信息在基于位置的移动社交网络服务的知识发现和时空查询两个领域的应用研究,证明了本文提出的位置隐私保护方式既能实现对用户信息的有效保护,又能根据有限的位置信息发现对应用有用的潜在知识,为向用户提供个性化服务提供了支持,解决了用户和应用面临的两难问题,从而为用户和应用创造一个双赢的局面。本文的主要研究和创新成果可以总结概括为如下四个方面：●首先,本文深入分析了基于位置的社交网络服务中的位置隐私保护问题,提出了一个通用的位置隐私保护框架。本文分别从使用者和开发者两个截然不同的角度,围绕诸多基于位置的移动社交网络服务的核心问题进行了深层的解读。在总结相关研究的基础上,根据现有基于位置的社交网络服务应用通常会涉及位置隐私保护的几个关键方面,提出了一个普适的位置隐私保护框架,并将整个框架分为了客户端、位置服务器和应用服务器三大部分,分别对它们之间的交互、位置信息的存储访问以及位置隐私的保护等方面进行了细化和规范。●其次,本文首次针对基于位置的社交网络服务中位置信息的隐私保护,提出了一个改进的K匿名位置隐私保护模型以及相应的两种建模算法。该模型从离线位置历史和实时位置更新两个方面对基于位置的社交网络服务中的位置隐私进行了保护,不仅能够使被保护的敏感位置信息在时间、空间和语义标记维度上具有很好的匿名效果,而且能够有效抵御两种传统位置隐私保护模型无法防范的攻击模型。实验结果显示了该模型无论是在构建效率上,还是在隐私保护效果上都有良好的表现。●另外,本文首次针对实施保护后的位置信息在用户兴趣区域发现和社交关系预测两个方面的应用进行了系统的研究,填补了这两方面的空白。对于兴趣区域发现,本文提出了一种基于网格的兴趣区域发现方法,能够发现广泛意义上的兴趣区域和用户个人的兴趣区域。对于社交关系预测,本文提出了-个共同签到关系模型,并从分析用户之间发生共同签到关系时的各种上下文情景特征入手,给出了预测用户间社交关系的方法。实验结果证明了有限的位置信息同样可以在基于位置的社交网络服务的知识发现领域达到非常好的效果。●最后,针对基于位置的社交网络服务中群组成员聚集的场景,本文提出了一种基于Skyline的区域对象时空查询优化算法。与使用朴素Skyline算子的算法相比,该算法的运行效率提高了一倍,从而为解决该类问题提供了一种新的思路。同时,针对查询条件的动态改变,本文也提出了两种动态更新算法,实验结果显示了这两种算法能够有效避免重复计算,极大地提高了二次查询的效率。

全文目录

摘要  7-9
ABSTRACT  9-11
目录  11-14
表格索引  14-15
插图索引  15-18
第一章绪论  18-28
  1.1 研究背景  18-21
  1.2 研究目标和意义  21-23
  1.3 研究内容  23-24
    1.3.1 LBSNS位置隐私的理论框架  23
    1.3.2 LBSNS位置隐私保护模型  23-24
    1.3.3 LBSNS知识发现  24
    1.3.4 LBSNS群组时空查询优化  24
  1.4 研究方法和主要贡献  24-27
  1.5 本文的组织  27-28
第二章基于位置的社交网络服务的位置隐私保护框架  28-48
  2.1 引言  28-29
  2.2 理解位置隐私问题  29-34
  2.3 案例分析  34-38
    2.3.1 贝多  34-36
    2.3.2 存在的不足  36-37
    2.3.3 关键保护机制  37-38
  2.4 LaMOC系统实践与分析  38-41
    2.4.1 LaMOC系统简介  38-39
    2.4.2 LaMOC的隐私保护方式  39-40
    2.4.3 LaMOC的经验  40-41
  2.5 LBSNS位置隐私保护框架  41-47
    2.5.1 客户端  42-43
    2.5.2 位置服务器  43-46
    2.5.3 应用服务器  46-47
  2.6 小结  47
  本章的相关研宄成果已发表  47-48
第三章基于位置的社交网络服务的位置隐私保护模型  48-74
  3.1 引言  48-50
  3.2 相关工作  50-51
  3.3 敏感位置攻击模型  51-55
    3.3.1 外部联合攻击模型  52-53
    3.3.2 位置重叠攻击模型  53-55
  3.4 改进的K匿名位置隐私保护模型  55-57
  3.5 KSTCM模型建模算法  57-65
    3.5.1 时空相似度  57-58
    3.5.2 语义标记泛化  58-60
    3.5.3 MKSTA算法  60-62
    3.5.4 ALUA算法  62-65
  3.6 实验分析  65-72
  3.7 小结  72-74
第四章基于位置隐私保护的LBSNS兴趣区域发现  74-104
  4.1 引言  74-75
  4.2 相关工作  75-78
  4.3 广泛兴趣区域的发现方法  78-85
    4.3.1 网格划分  78-79
    4.3.2 广泛兴趣区域的发现方法  79-85
  4.4 个人兴趣区域的发现方法  85-90
    4.4.1 个人兴趣区域的特点  85-86
    4.4.2 个人兴趣区域发现方法  86-90
  4.5 实验分析  90-103
  4.6 小结  103
  本章的相关研究成果已发表  103-104
第五章基于位置隐私保护的LBSNS社交关系预测  104-122
  5.1 引言  104-105
  5.2 相关工作  105-107
  5.3 共同签到关系模型  107-109
  5.4 共同签到关系的特征选取  109-114
  5.5 基于KSTCM对象共同签到关系的社交关系预测  114-121
    5.5.1 数据集描述  114
    5.5.2 实验分析  114-121
  5.6 小结  121
  本章的相关研究成果已发表  121-122
第六章基于位置隐私保护的多用户聚集时空查询问题  122-140
  6.1 引言  122-123
  6.2 相关工作  123-124
  6.3 问题定义  124-127
    6.3.1 多对象聚集问题  124-125
    6.3.2 基于区域的空间Skyline查询  125-127
  6.4 基于Voronoi图的区域空间Skyline算法  127-131
    6.4.1 基于区域的空间Skyline查询  127
    6.4.2 基于Voronoi图的空间区域Skyline算法  127-131
  6.5 动态更新算法  131-135
    6.5.1 被查询对象动态新增算法(DPJA)  133-134
    6.5.2 被查询对象动态删减算法(DPDA)  134-135
  6.6 实验分析  135-139
  6.7 小结  139
  本章的相关研究成果已发表  139-140
第七章总结和展望  140-143
  7.1 全文总结  140-141
  7.2 未来工作展望  141-143
参考文献  143-151
附录  151-154
  附录一攻读博士期间以第一作者身份发表的学术论文  151-152
  附录二攻读博士期间参与发表的学术论文  152
  附录三攻读博士期间参与的学术项目  152-153
  附录四攻读博士期间参与的专利申请  153-154
后记  154

位置隐私保护及其在基于位置的社交网络服务中的应用研究

内容摘要

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