| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 相关研究综述 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构及安排 | 第15-17页 |
| 2 近邻检测技术概述 | 第17-35页 |
| 2.1 近邻检测数据技术 | 第17-27页 |
| 2.1.1 近邻检测数据模型 | 第18-24页 |
| 2.1.2 近邻检测数据索引 | 第24-26页 |
| 2.1.3 近邻检测数据查询 | 第26-27页 |
| 2.2 近邻检测的隐私保护方法 | 第27-30页 |
| 2.2.1 网格法 | 第27-28页 |
| 2.2.2 保密相等性检验法 | 第28-29页 |
| 2.2.3 位置标签法 | 第29-30页 |
| 2.3 LBS的隐私保护方法 | 第30-34页 |
| 2.3.1 基于LBS的位置隐私保护 | 第30-31页 |
| 2.3.2 隐私保护技术 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于隐私保护的欧式空间近邻检测算法 | 第35-51页 |
| 3.1 理论基础 | 第35-37页 |
| 3.1.1 欧式空间 | 第35页 |
| 3.1.2 Voronoi图 | 第35-36页 |
| 3.1.3 分割检测区域 | 第36-37页 |
| 3.2 基于互易匿名的欧式空间隐私保护 | 第37-38页 |
| 3.3 欧式空间中的近邻检测算法 | 第38-45页 |
| 3.3.1 构造检测点A的Voronoi单元 | 第39-42页 |
| 3.3.1.1 平面预处理 | 第39-40页 |
| 3.3.1.2 构造A点的Voroni单元 | 第40-42页 |
| 3.3.2 确定欧式空间近邻检测算法查询的可能结果集 | 第42-44页 |
| 3.3.3 确定近邻检测的精确结果 | 第44-45页 |
| 3.4 仿真实验 | 第45-50页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第45页 |
| 3.4.2 实验场景模拟 | 第45-46页 |
| 3.4.3 数据来源 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 基于隐私保护的公路网络近邻检测算法 | 第51-65页 |
| 4.1 理论基础 | 第51-54页 |
| 4.1.1 公路网络 | 第51-52页 |
| 4.1.2 改造R树 | 第52-53页 |
| 4.1.3 最短路径和扩展圆 | 第53-54页 |
| 4.2 基于V_K隐私模型的公路网络隐私保护 | 第54-55页 |
| 4.3 公路网络中的近邻检测算法 | 第55-59页 |
| 4.3.1 构造初始化空间 | 第56-58页 |
| 4.3.1.1 查找近邻点 | 第56-57页 |
| 4.3.1.2 构造扩展圆 | 第57-58页 |
| 4.3.2 确定检测的可能结果集 | 第58-59页 |
| 4.3.3 确定检测的最终结果 | 第59页 |
| 4.4 仿真实验 | 第59-63页 |
| 4.4.1 数据来源 | 第59-60页 |
| 4.4.2 试验结果 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录一 欧式空间近邻检测算法程序实现 | 第70-72页 |
| 附录二 公路网络近邻检测算法程序实现 | 第72-74页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |