基于位置服务的研究综述

基于位置的服务是指移动终端利用各种定位技术获得当前位置信息,再通过无线通信将这些信息传输给服务提供商,服务提供商根据用户的位置信息以及用户的上下文信息提供个性化的服务。对位置服务按照不同的方面进行了分类,然后分析了基于位置服务中的关键技术,包括定位、信息传输以及位置索引,接着总结了基于位置服务的典型应用,最后指出了存在的一些问题。     

移动平台的定制化位置隐私保护方案及实现

提出在为不同类别的用户提供个性化位置服务时兼顾位置服务与隐私保护的目的,当用户好友对用户进行定位时,系统将在服务器中查找用户对其好友的隐私策略分组,并得到对应的隐私开放类别,对用户的位置信息进行处理,从而实现个性化位置隐私保护的目标。方案已在IOS和Java环境下实现。     

基于加权最小二乘的社交网络用户定位方法

社交网络在提供位置交友等服务时,会对展示的用户距离文本进行混淆处理,以保护用户位置隐私。为了验证当前社交网络采用的位置混淆机制能否有效保护用户的精确位置不被泄露,提出了一种基于加权最小二乘的社交网络用户定位方法。该方法构造测试环境,对位置交友服务中混淆后的距离文本进行大量搜集和统计,结合真实距离数据识别报告距离对应的真实距离边界;基于对目标用户所处坐标系象限的判别,优化探针位置部署,并利用三边测量定位模型得到目标用户的多个初步位置估计;基于估计位置与探针的距离关系,分别确定目标用户相较各探针的最远距离和最近距离的权重,从而构造目标函数并基于加权最小二乘求目标函数的最优解,该最优解即目标用户的最终定位结果。该方法基于距离边界约束推断社交用户位置,避免了对位置服务的频繁查询,保证了对社交用户的定位效率。基于微信平台开展了社交用户定位实验,对500个微信用户的实际定位结果表明,该方法能够实现对微信“附近的人”用户的准确定位,与现有基于空间划分、基于启发式数论等典型定位方法相比,定位精度和效率均有更好的性能表现,平均定位误差降低了10%以上,定位过程中的位置服务访问次数减少了50%以上。     

大数据时代导航与位置服务的发展

导航与位置服务主要是基于导航定位、移动通信、数字地图等技术,建立人、事、物、地在统一时空基准下的位置与时间标签及其关联．为公众提供随时获知所关注目标的位置及位置关联信息的服务,数据是导航与位置服务的基础。而大数据的出现为导航与位置服务产业带来新的发展方向,从概括导航与位置服务中的大数据着手,分析大数据时代的到来给导航与位置服务带来的机遇与挑战,为导航与位置服务产业发展提供指导。     

移动位置服务的应用发展研究

移动位置服务是移动运营商和服务提供商联合推出的基于地理位置信息服务,用户通过移动终端获取位置信息及产品服务。中国的移动位置服务开展较早,但相比于美国等发达国家,并没有获得用户的广泛接受。本文通过研究移动位置服务的发展现状和用户行为,提出发展对策。     

物联网位置隐私保护综述

位置信息是物联网感知信息的基本要素之一,也是物联网提供基于位置服务的前提.位置信息在带来服务便利的同时,其泄露也带来诸多威胁.物联网位置隐私保护已成为当前的研究热点之一.综述了物联网位置隐私保护领域现有的工作,阐述了物联网位置隐私保护的目标与挑战,重点介绍物联网在定位过程、基于位置服务以及边信息中的位置隐私泄露方式及对应的位置隐私保护机制,并探讨了物联网位置隐私保护技术未来的发展方向.     

基于无线局域网的位置定位技术研究和发展

随着无线局域网技术的飞速发展和无线局域网络在全世界范围内的广泛部署，一种基于无线局域网络覆盖的位置定位技术成为室内环境下位置服务研究的热点。基于无线局域网络的位置服务具有设施简单、覆盖范围广、服务可集成度高等特点，并能实现较高的定位精度。本文介绍了基于WLAN的定位技术，并结合目前国内外几个典型的定位系统研究分析了WLAN定位技术的特点和研究发展过程。     

位置隐私保护技术研究进展

移动通信和移动定位技术的快速发展促进了一个新的研究领域--基于位置的服务(LBSs).基于位置的数据的隐私保护已经成为基于位置的服务中的研究热点.在基于位置的服务被广泛使用的今天,位置隐私保护的重要性已经被充分地认识到.位置k-匿名[25] 是最早提出的用来保护位置隐私的技术,它是在用于保护关系数据记录隐私的k-匿名方法的基础上扩展而来的.目前,关于基于位置服务中的隐私保护的研究已经取得了一定的成果.然而,在基于位置的服务中,服务的质量与用户的隐私是一对矛盾,如何更好地平衡两者之间的矛盾也是研究的重点.另一方面,对用户的隐私进行保护而引发的一系列问题将对服务器处理能力提出新的挑战,例如如何对服务器端的不确定数据进行高效的查询处理等.因此,基于位置服务中的位置隐私保护不仅仅只关注如何保护用户的隐私,还需要关注隐私保护带来的一系列相关问题.本文初步讨论了当前位置隐私保护的方法及有待解决的问题.     

移动对象连续查询位置匿名策略

用户位置隐私保护已经成为基于位置服务领域研究的热点问题之一,现有的方法多是只针对用户单独一次查询的隐私保护,没有考虑移动过程中由于连续查询而造成的位置隐私泄露问题。主要针对连续查询下的移动对象位置隐私保护提出一种基于历史用户的虚假用户生成的位置匿名方法,该方法结合用户历史数据,通过确定合理的假用户生成区域及假用户生成时刻其空间位置,使虚假用户能够实时对真实用户位置进行保护,通过实验验证其可行性和有效性。     

基于查询概率的假位置选择算法

位置服务(Location-based Service,LBS)已经成为日常生活的重要组成部分。用户在享受位置服务带来的巨大便利的同时,也面临着巨大的隐私泄露风险。针对传统的位置隐私保护中K-匿名机制没有考虑到攻击者具有背景知识或者边信息的问题,提出了一种改进的假位置选择算法来保护位置隐私。该方法首先对样本空间进行网格划分,并基于历史查询数据计算出每个位置单元的查询概率;再结合历史查询概率为用户寻找(K－1)个假位置,使得这(K－1)个假位置的历史查询概率与用户所在位置的历史查询概率尽量相同,并且使这K个位置尽量 分散。实验结果证明了该算法在位置隐私保护方面的有效性。     

一种基于位置的移动信息服务测试数据随机生成方法

基于位置的移动信息服务通过智能移动终端的GPS定位,为用户提供了位置相关的、个性化、方便、有趣的信息。由于位置区域广袤、网络和定位环境复杂,兴趣点数量众多、以及位置服务更新频繁等因素,使得基于位置的移动信息服务测试非常困难。本文探索基于蒙特卡罗随机模拟抽样方法,按照兴趣点位置分布概率随机生成位置点测试数据,实现对地理区域和兴趣点的高覆盖测试。实验表明,与简单随机测试数据生成方法相比,该方法能够有效提高测试效率和测试质量。     

ServLoc:无线传感反应网络的安全位置服务机制

为解决无线传感反应网络的安全位置服务问题,提出了一种距离无关的安全定位协议--ServLoc定位协议.在该协议中,反应器通过认证消息包、被动接收定位请求、过滤虚假信息等方法进行位置攻击防御,位置匿名和分布地确定传感器节点位置.另外也提出了一种基于表决的位置校验协议--ServLoc校验协议,并对反应器攻击的防御方法进行了初步探讨.分析说明,该协议能够有效地平衡位置欺骗攻击的成功率和定位失效率,并在网络遭受位置攻击时,仍能有效地完成安全位置服务.     

基于XMPP协议的Android移动导航定位应用系统设计

传统的基于位置服务(LBS)仅限于单一用户本人位置,已无法满足人们日益增长的社交网络需求,同时移动互联网、社交关系网络和地理位置服务三大热门应用有着广阔的发展前景。本文以LBS系统、Android平台、XMPP即时通信协议、定位技术以及电子地图技术为基础,设计了基于XMPP协议的融合导航定位服务与通信服务的移动导航定位应用系统,具有重要的现实意义。     

基于Wi-Fi室内定位的校园信息服务平台研究

基于Wi-Fi室内定位的校园信息服务平台是以云计算技术、物联网技术和移动互联网技术为基础,在智慧校园中提供楼宇内位置服务和信息发布服务的一套系统,校园用户可以通过智能终端获取校园信息位置服务。该平台主要是通过用户智能终端的APP设计和基于C/S模式的后台服务器"云"的搭建,从而实现在智慧校园中的定位信息服务。     

一种轻量级高效的位置服务隐私保护模型

针对基于位置服务中用户位置信息和查询信息隐私易被泄露的安全威胁,基于Geohash地理信息一维编码、Memcached服务器集群,构建了一个轻量级、高效的位置服务隐私保护模型,并加以仿真实现。Geohash编码有效的实现了模糊用户位置的目的,结合Memcached的快照缓存,达到了k-匿名效果,且避免了用户稀疏问题和连续查询带来的易被结合用户背景知识进行关联攻击的问题,用户查询信息、服务端响应信息采用加密传输与存储的机制,应用APP与位置服务提供商实体双向认证,这在一定程度上保证了模型的安全性。二级缓存也提高了系统整体性能,经过仿真实验和数据测量,该模型有较好的性能表现。     

车联网中基于位置服务的个性化位置隐私保护

随着车联网的快速发展,用户享受车联网提供的位置服务(location-based services,LBSs)时,位置隐私泄漏是一个关键安全问题.针对车载网络中位置服务隐私泄露问题,提出了一种基于差分隐私的个性化位置隐私保护方案,在保护用户隐私的前提下,满足用户个性化隐私需求.首先,定义归一化的决策矩阵,描述导航推荐路...     

基于移动终端与Google Map的定位系统

在快速发展的移动互联网时代,在情景智能感知技术中,用户的位置信息具有重要意义,本文在调研的基础上首先介绍了LBS(基于位置服务)的定义,行业现状,整体产业链和研究意义的基础上,设计实现了基于移动终端与Google Map的定位监控系统,为相关的情景判别中的定位监控实现奠定了基础。     

多级敏感区域室内定位中的隐私保护算法

随着城市智能化发展,室内定位技术已成为各类位置服务的重要应用基础。在一些室内应用场景中,服务器端需要在保护用户位置隐私的前提下,完成特定区域的用户访问统计。为此,提出了一种基于布隆过滤器和Paillier同态加密的多级敏感区域室内定位算法,旨在保护用户位置隐私的同时服务器能判断用户是否进入特定区域。算法根据区域的类别或敏感级别对室内进行划分,利用Paillier算法对服务器端和用户端的数据进行加密,设计了一种改进的基于布隆过滤器的算法在密文域完成用户位置的判定,减少了加密运算带来的巨大通信开销与计算开销。在公共数据集上的实验结果表明,与已有的空间布隆过滤器算法相比,提出的哈希数组合并算法在同样的通信和计算开销时具有更低的误判率,也可扩展至其他应用中实现多类数据集的编码。     

基于位置的社会化网络推荐系统

近年来,基于位置的社会化网络推荐系统逐渐成为位置服务和社会网络分析的活跃课题之一.挖掘用户签到位置轨迹和社交活动数据,提取用户社会活动的地理空间特征模型及其与社会关系的关联性,设计合理的推荐算法,成为当前基于位置的社会化网络推荐系统的主要任务.该文从分析基于位置的社会化网络的结构特征人手,对基于位置的社会化网络推荐系统的基本框架、基于不同网络层次数据挖掘的推荐方法及应用类型等进行前沿概况、比较和分析.最后对有待深入研究的难点和热点进行分析和展望.     

基于WLAN移动定位的个性化商品信息推荐平台

随着WLAN在室内环境的日益普及,基于现代的移动设备可以方便实时地获取各种有价值的WLAN数据,这对我们识别个体日常生活中的多样化行为提供了前所未有的机会。近年来,用户的兴趣点与行为模式挖掘等领域日益引起各界的广泛关注,设计了一套基于室内定位的推荐系统,基于用户的历史访问记录,实现从过载的信息中识别出用户感兴趣的内容。现有的位置服务通常只针对用户的室外位置数据,缺乏对室内数据的挖掘分析,忽略了室内位置数据中蕴含的大量语义信息。利用室内定位技术获取用户在商场中的活动轨迹,根据用户去过的店铺和浏览过的商品等历史信息,估算用户的兴趣爱好并进而向用户个性化地推荐感兴趣的商品,基于以上思路设计实现了一套基于室内定位和微信平台的个性化商品推荐系统。