| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 位置隐私保护的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 位置隐私保护的系统架构 | 第10-11页 |
| 1.2.2 位置保护方法 | 第11-13页 |
| 1.3 主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 整体框架的设计与实现 | 第15-21页 |
| 2.1 基于位置的服务的分类 | 第15-16页 |
| 2.2 三种框架的优缺点 | 第16-18页 |
| 2.2.1 直接通信架构 | 第16页 |
| 2.2.2 第三方匿名服务器架构 | 第16-17页 |
| 2.2.3 点对点式架构 | 第17-18页 |
| 2.3 本系统的个性化处理方案 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 K-匿名区域生成方法 | 第21-38页 |
| 3.1 K-匿名算法概述 | 第21-22页 |
| 3.2 改进的Casper算法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 用户信息表结构 | 第23-24页 |
| 3.2.2 位置网格信息表结构 | 第24页 |
| 3.2.3 基于位置估计的K-匿名区域搜索算法 | 第24-27页 |
| 3.2.4 算法性能分析 | 第27页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第27-37页 |
| 3.3.1 对真实路网的研究 | 第27-28页 |
| 3.3.2 实验环境 | 第28-31页 |
| 3.3.3 与传统的K-匿名算法对比实验 | 第31页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第31-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 增量近邻查询方法 | 第38-72页 |
| 4.1 增量近邻查询方法概述 | 第38-41页 |
| 4.1.1 增量近邻查询过程定义 | 第38-40页 |
| 4.1.2 隐私度量化定义 | 第40-41页 |
| 4.2 基本SpaceTwist | 第41-47页 |
| 4.2.1 移动用户端算法 | 第42-45页 |
| 4.2.2 对攻击者算法的研究 | 第45-47页 |
| 4.3 通信成本的研究与定义 | 第47-52页 |
| 4.3.1 定义和性质 | 第47-48页 |
| 4.3.2 径向仿真技术 | 第48-49页 |
| 4.3.3 随机通信成本研究 | 第49-50页 |
| 4.3.4 通信成本计算方法 | 第50-52页 |
| 4.3.5 SQL操作减少开销 | 第52页 |
| 4.4 SpaceTwist改进方案 | 第52-62页 |
| 4.4.1 基于粒度搜索SpaceTwist算法 | 第52-57页 |
| 4.4.2 增量环排名算法 | 第57-60页 |
| 4.4.3 延迟终止策略 | 第60-62页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第62-71页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第62-64页 |
| 4.5.2 通信成本模型精度 | 第64-65页 |
| 4.5.3 与现有用户端查询方案的对比 | 第65-66页 |
| 4.5.4 粒度搜索SpaceTwist算法(GST)的性能分析 | 第66-70页 |
| 4.5.5 延迟终止策略的性能分析 | 第70-71页 |
| 4.5.6 实验结果总结 | 第71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 全文总结 | 第72页 |
| 5.2 未来的工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |