隐私保护下的组最近邻查询算法研究

针对现有的组最近邻GNN(Group Nearest Neighbor)查询的隐私保护算法没有考虑地图匹配攻击的问题,在无可信第三方的模型下,提出基于三阶段的保护用户位置隐私的组最近邻算法SFR(Send-Filter-Refine)。发送阶段中用户向服务商发送可防御地图匹配攻击的矩形区域来代替精确位置;过滤阶段中服务商利用各区域计算所有可能成为结果的数据点并回传给用户;求精阶段为了防止发起查询的用户间的隐私泄露,通过用户间的无序交互来得到最终的查询结果,并提出多个剪枝策略来加快查询速度。基于真实路网的实验结果表明,SFR与传统方法相比,有更高的查询效率和更低的受攻击率。     

障碍空间中保持位置隐私的最近邻查询方法

基于位置服务的隐私保护是近年来空间数据库领域研究的热点.然而,现有的位置隐私保护方法只支持简单的最近邻查询,没有考虑障碍物的空间.但是障碍物的空间在实际中是普遍存在的,因此,研究障碍空间中保持位置隐私的最近邻查询问题是有意义的,也是一个难点.针对这个问题,提出了一种基于第三方可靠服务器的方法.该方法能够保证用户在享受基于位置服务所提供的实际准确答案的同时,其位置信息不被泄露.该方法首先针对用户查询的准确位置,利用第三方可靠服务器来构造一个匿名的区域并发送给位置服务器,进行匿名区域的查询处理.在查询处理过程中,提供了两种查询处理方法：1)基于线段的最大障碍距离的查询处理方法(基本方法),即利用线段的最大障碍距离来扩展匿名区域,返回扩展后的区域内的结果;2)优化查询处理方法,即在基本方法的基础上,进行迭代优化,进一步缩小扩展区域.然后把匿名区域的查询处理的结果返回给第三可信方.最后,第三方可靠服务器根据用户的准确位置,把实际准确结果返回给用户.实验结果和理论表明了这两种查询处理方法的有效性和正确性.     

基于R树及其变种的最近邻查询研究

最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一.最近邻查询根据所查询的目标对象的运动特性分为静态最近邻查询和动态最近邻查询.静态最近邻查询的关键在于运用最小距离和最小最大距离作为查询条件,对索引树的节点进行排序和剪枝进而查找目标对象 通过对现有最近邻查询算法的分析研究,比较这些现有算法的优缺点     

不确定性对象的反向最近邻查询

多数不确定性对象的反向近邻查询不能明确回答某个不确定性对象是否为查询对象的反向最近邻,针对该问题,提出概率反向最近邻查询的概念,设计不确定性对象的概率反向最近邻查询的索引结构,给出一种基于该结构的不确定性对象的反向最近邻查询算法。     

基于概念划分的连续最近邻查询研究

CPM(conceptual partitioning monitoring)是一种较为高效的概念划分网格的思想,用以解决二维空间下的连续最近邻查询问题.在此思想的基础上提出一种采用树形结构来索引概念划分网格的连续最近邻查询算法T-CPM,通过一系列改进步骤,提升了这一算法的查询效率.实验证明,相比经典的算法,T-CPM优化了网格的检索顺序并节省了计算代价.此外,验证了将这一新的方法延伸到基于不确定空间对象的连续最近邻查询问题中,以此给出了一种针对动态不确定空间数据最近邻查询问题的思路和方法.     

基于不确定数据的top-k概率相互最近邻查询*

不确定数据上的概率相互最近邻查询具有重要的实际应用,针对目前关于这方面的研究尚少,提出了不确定数据上的概率相互最近邻的top-k查询算法。首先对问题进行描述与定义,其次总结可行的裁剪规则,从而裁剪查询对象中未计算的实例点。通过实验表明,该算法能有效地降低最近邻查询中的I/O开销,提高查询的响应速度。     

时空数据库变体最近邻查询问题探讨

最近邻查询在地理信息系统、智能交通系统、多媒体应用以及数据挖掘等领域有着广泛的应用,随着对最近邻查询问题研究的深入,其应用前景和发展空间将更为广阔。针对近几年时空数据库中提出的最近邻查询的多种变体查询问题进行了详细地介绍和分析,总结了解决这些变体最近邻查询问题的有效方法,最后对最近邻查询问题的发展方向进行了展望。     

空间数据库中的组障碍最近邻查询研究

已有的关于组最近邻查询的研究都是基于欧氏距离的,无法解决存在障碍情况下基于障碍距离的组最近邻查询问题.为此,提出障碍物环境中组最近邻查询的一种新的变体,即组障碍最近邻(group obstacle nearest neighbor, GONN)查询.GONN返回数据集中与查询点集中所有点的障碍距离之和最小的点.根据数据集中的点与查询点集的最小外包距离(minimum bounding rectangle, MBR)之间的不同位置关系,构造各种情况下查询点集的MBR相对于数据集中点的剪枝区域.利用剪枝区域剪去障碍集中对障碍距离计算无影响的障碍,给出数据集中点与查询点集之间障碍距离的计算算法.定义组障碍最近邻查询的剪枝规则,根据障碍距离计算给出组障碍最近邻查询的算法.并给出相关定理和证明.实验结果证明算法具有较高效率.     

基于Voronoi图的连续反向最近邻查询

为解决动态环境中移动点的连续反向最近邻查询问题,将连续反向最近邻查询分为单色和双色2种情况进行研究。利用移动点Voronoi图,分别给出单色连续反向最近邻查询算法、双色连续反向最近邻查询算法以及相关定理,对算法正确性和可终止性进行证明,分析算法时间复杂性。按照移动点Voronoi图的拓扑结构是否改变分为2种情况,分析每种情况下候选所在区域的变化,在变化区域内进行Voronoi图的重构,得到对应的解决方法。在多数情况下,该算法只需生成局部移动点的Voronoi图即可找到结果,减小了连续反向最近邻查询的代价。     

道路网络中的多类型K最近邻查询

空间数据库的多类型最近邻查询逐渐受到人们的关注,关于K最近邻查询的研究也较多,但多类型K最近邻查询的研究还存在空白。针对道路网络中的多类型K-最近邻（MT-KNN）问题,结合多类型最近邻查询及K最近邻查询的理论,提出了多类型K最近邻查询算法。通过对分层编码视图进行扩展,建立了多路径分层编码视图,并利用逐步扩展局部路径的方法,实现了多类型K最近邻查询,实验结果分析表明算法具有较好的性能。     

基于增量近邻查询的位置隐私保护方法

随着基于位置的服务在人们日常生活中日益普及,个人的位置隐私正面临着严重的威胁。基于增量近邻查询思想,结合反映人口分布的路网环境,提出了一种新的位置隐私保护方法。该方法通过P2P系统结构摆脱了传统中心服务器结构的局限,解决了单点脆弱性问题,同时可以保证在P2P系统结构中代理用户非可信情况下用户的隐私安全。最后,在路网密度不同的模拟数据集上对提出的方法进行了实验,结果验证了该方法的有效性。     

一种移动对象增量组最近邻居查询方法

基于移动对象增量最近邻居查询(INCNN),提出一种移动对象增量组最近邻居查询方法(INCGNN)。该方法以较小的代价求出每次更新时刻的组最近邻居。针对组最近邻居查询的特点,给出了k+1组最近邻居查询改进算法,椭圆剪枝和延迟更新3种优化查询的策略。实验结果表明,INCGNN明显优于REEGNN,3种优化策略能较好地提高查询性能。     

保护位置隐私近邻查询中隐私偏好问题研究

近年来,位置服务中的隐私保护问题得到了研究者的持续关注,特别是近邻查询中位置隐私保护问题更是得到了广泛的研究.已有工作缺少对查询者个性化隐私偏好约束的系统研究,位置隐私与查询服务质量的兼顾,在隐私偏好约束下尤为困难:(1)偏好强调个性与隐私模型侧重共性存在矛盾;(2)偏好对查询中间结果动态可控依赖与查询简化中间结果的思想相抵触;(3)连续查询中,支持隐私偏好存在基于候选解集攻击的风险.结合上述问题,提出保护位置隐私近邻查询中的隐私偏好问题,从位置隐藏原理及近邻查询性能与保护位置隐私内在制约机理的角度,对已有的位置隐藏与查询处理方法的性能及其对隐私偏好支持能力进行论述分析.进一步地,对支持隐私偏好与保护位置隐私查询内在制约机理进行了剖析,分析保护位置隐私近邻查询中支持隐私偏好需解决的主要问题,并对所归纳问题的可能解决方法进行了展望.     

一种保护用户隐私的路网兴趣点KNN查询方法

针对查询K近邻兴趣点方法多基于欧氏空间的不实用问题,提出了适用于路网环境下的查询方法。首先,利用四叉树索引划分路网结点。然后,用户基于划分结果,计算所在路段指向的路网顶点,以该顶点为出发点查询路网距离下的K近邻目标兴趣点。最后,用户构造包含这K个目标兴趣点的匿名框并注入虚假兴趣点查询请求,LBS服务器只返回匿名框内的兴趣点查询结果。该方法在控制通信开销的同时,能够保护用户的位置隐私和查询内容隐私。     

基于空间网络数据库的组最近邻居查询

组最近邻居查询是空间数据库在最近邻居查询上的新问题.目前,对组最近邻居查询的研究局限于欧氏空间,考察的只是对象间的相对位置关系,无法处理现实生活中对象间的连通性问题.鉴于此,本文基于空间网络数据库提出以网络距离为度量标准的组最近邻居查询概念,进而提出作为其算法基础的增量最近邻居查询算法INNN,最后构造出算法NMQM.
实验证明,NMQM是一种有效的组最近邻居查询算法.     

支持偏好调控的路网隐私保护k近邻查询方法

随着人们对个体隐私的日益关注,位置服务中的隐私保护问题成为数据库领域新兴的研究热点.针对面向路网的隐私保护k近邻查询中,保护位置隐私引发的难以兼顾查询质量问题及查询者对查询效率与准确性间偏好调控需求问题,引入PoI(Points of Interest)概率分布概念,通过分析服务器端PoI邻接关系,生成PoI概率分布.将服务器端查找k近邻PoI过程分解为路网扩张查询阶段和迭代替换阶段,为迭代替换阶段构建基于PoI概率分布的可替换PoI概率预测机制.基于所构建概率预测机制,提出支持用户偏好调控的保护位置隐私k近邻查询方法AdPriQuery(Adjustable Privacy-preserving k nearest neighbor Query),查询者通过调节筛选概率阈值,在兼顾位置隐私安全的同时,实现对查询效率与准确性的偏好调控.所提调控机制对已有的基于空间混淆的路网环境保护位置隐私近邻查询方法具有良好的兼容性.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾保护位置隐私的同时,能有效提高服务器端查询效率,同时支持查询结果准确性与查询效率的偏好调控要求.     

基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法

在LBS连续查询的应用场景下,攻击者易利用查询时间序列、区域位置、移动趋势等背景知识发起有效的攻击,以获取用户的真实位置或轨迹,进而可推断出用户生活习惯等各类隐私信息。针对此,提出了一种基于轨迹聚类的连续查询隐私保护方法。该方法基于邻近用户的信息共享与协作,设计了一种匿名区域构造机制,用户在查询过程中,首先通过被共享缓存获取所需服务结果,如未命中,再向LBS服务器发起查询请求。同时,提出了一种邻近用户位置更新算法,提高用户的协作效率并保证缓存的有效性,对于由命中缓存完成的查询,采用提出的基于密度聚类的兴趣区提取算法,生成高混淆度的假查询扰乱整体查询序列顺序,以此增强轨迹隐私的保护效果。实验结果表明,该方法降低了连续查询中的时间代价,提高了位置混淆程度。     

基于新型索引结构的反最近邻查询

为了提高反最近邻问题的查询效率,首先给出了空间数据的最小包围正方形定义和空间数据矩形的4种序的定义.依据这些定义,提出了一种新的空间数据索引结构——基于最小包围正方形和最近邻距离的索引树(index tree based on the minimum bounding square and the distance of nearest neighbor, MBDNN-tree),该索引结构运用了R-树中分割空间数据的思想,将数据点用其基于最近邻距离的最小包围正方形表示,记为MBSD(minimum bounding square based on nearest neighbor distance),利用多种序关系对原始点集进行划分,从上至下、从左至右地按照结点几何分布以及对应的序关系构造树的各层结点.对建立MBDNN-树所需要的预处理过程以及构造过程的算法进行了详细描述和证明分析,给出了MBDNN-树的性质.在此基础上,给出了MBDNN-树进行反最近邻查询的剪枝规则,进而给出了MBDNN-树进行反最近邻查询的算法及其算法分析.反最近邻查询算法利用了MBDNN-树中同层结点之间的几何有序性,有效地减少了结点的访问数量,从而提高了查询效率.最后对基于此结构的反最近邻查询算法进行实验分析.实验表明：基于MBDNN-树的反最近邻查询算法的查询性能有较大的提高.     

路网中基于Voronoi图的反向最近邻查询方法

针对已有的在路网中的反向最近邻(Reverse Nearest Neighbor,RNN)查询方法存在的不足,提出了利用网络Voronoi图(Network Voronoi Diagram,NVD)的NVD-RNN算法,该算法具有较好的效果,它把路网划分成小的Voronoi区域,并且采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是提前存储可能的查询结果。精炼过程主要是从可能的结果集合中找到查询结果。并且进一步给出了处理新增加点的ADDNVD-RNN算法和处理删除点的DENVD-RNN算法。实验表明,该算法在处理路网中的反向最近邻问题时有明显的优势。