[发明专利]一种基于位置隐私保护的个性化推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于位置隐私保护的个性化推荐方法，以用户真实位置P0为圆心，dmax为半径生成隐匿区域Z0，通过近邻位置点坐标计算均值，再以均值坐标位置点为圆心，dmax为半径，重新生成隐匿区域Z′₀，应用服务器将隐匿区域Z′₀半径至Dmax，生成推荐区域Z₁，根据服务请求信息query，结合用户历史购买商家记录，对推荐区域Z₁内商家排序即获得个性化推荐列表。本发明从整体上保证了生成的位置(虚假轨迹)信息在结构上保证了与真实位置(轨迹)的一致性，从而可以有效的抵御背景知识攻击。同时，由于隐匿区域和推荐区域是同一个圆心，所以在有效抵御隐私攻击同时又可以为用户提供优质的推荐服务。

主权项

1.一种基于位置隐私保护的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、根据查询用户位置生成隐匿区域1.1)、位置服务器接收查询用户发送位置服务请求Q＝{P₀(x,y),c,query}，其中，P₀(x,y)为查询用户真实位置，(x,y)为其坐标，c为用户设置的隐私保护程度，c>1，query为用户发送的服务请求信息；1.2)、以查询用户真实位置P₀(x,y)为圆心，半径为dmax生成隐匿区域Z₀，其中，半径dmax＝R×c，R为保护系数；1.3)、判定隐匿区域Z₀域内用户真实位置P₀(x,y)的近邻位置点个数n是否满足n>k，若不满足则需要随机插入k‑n个位置点，其中，k为隐匿区域所需位置点数，根据具体实施情况确定；(2)、根据查询用户真实位置P₀(x,y)近邻位置点重新计算隐匿区域2.1)、位置服务器随机选定隐匿区域Z₀的k个近邻位置点；2.2)、得到k个近邻位置点的坐标，并计算坐标均值，通过公式得到均值坐标位置点其中，x_i,y_i为k位置点第i个的坐标；2.3)、位置服务器以均值坐标位置点为圆心，dmax为半径，重新生成隐匿区域Z′₀，并把整个隐匿区域Z′₀作为用户当前位置发送给应用服务器，同时，将服务请求信息也发送给应用服务器；(3)、推荐用户附近商家3.1)、应用服务器将隐匿区域Z′₀半径至Dmax，生成推荐区域Z₁；3.2)、应用服务器根据用户发送的服务请求信息query，结合用户历史购买商家记录，对推荐区域Z₁内商家排序即获得个性化推荐列表并返回给查询用户。