[发明专利]一种用户移动轨迹相似度比较的隐私保护方法

说明书

本发明公开了一种用户移动轨迹相似度比较的隐私保护方法，流程主要分为两个阶段：首先完成在不同单位时间段内用户在其日常生活和工作区域的移动轨迹的收集和数据量化，采用矩阵的方式从时间和空间两个维度来表征用户的位置变化和移动轨迹；然后引入隐私保护服务器实现隐私保护，方法是基于用户移动轨迹矩阵，可以分析用户A和用户B在位置变化上的相似度，相似度大的用户可以认为在同一社群。但是位置轨迹对用户而言是隐私数据，然后设计如何在隐私保护的前提下完成相似度比较，并最终对比出不同用户之间移动轨迹的相似度。本发明对用户的位置移动轨迹在时间和空间两个维度上进行量化，构建出能够实现轻量级隐私保护的轨迹矩阵，降低了复杂性。

技术领域

本发明属于移动社交网络和隐私保护的交叉技术领域，主要用于解决移动社交网络中位置数据发布的安全和隐私问题，具体涉及一种用户移动轨迹相似度比较的隐私保护方法。

背景技术

随着移动互联网技术的快速发展和智能移动设备的普及，越来越多的应用功能和服务请求将在智能移动手机上完成。在移动手机端的诸多应用都将使用到用户的地理位置信息或者移动轨迹，这些数据也为移动社交网络的社区发现和朋友圈构建提供了重要的信息支撑。微信应用的“附近的人”就是利用用户的地理位置信息来寻找合适的朋友。随着技术的进一步发展，用户可能愿意去寻找那些和他有着共同兴趣爱好的人，来建立共同的电子社区或者朋友圈。用户的位置移动轨迹便成为用户城市画像的重要基础数据，有着相似移动轨迹的人很有可能属于存在共同兴趣爱好的群体。简单举例，用户A习惯于每周六到某体育馆打羽毛球，每周日到某艺术馆看画展，如果用户B也是如此，那么通过用户A和B的移动轨迹，就能推断出他们有着共同兴趣爱好，可以建立社交关系。可见，手机App通过收集用户的移动轨迹来建立有着共同兴趣爱好的移动社交是未来的重要应用。

然而，这种应用的发展需要用户之间交换自己真实的位置移动轨迹。对于用户而言，位置变化数据牵涉到个人的隐私，很多用户并不愿意在建立合适的社交关系时将自己的移动轨迹透露给对方。因此，如何在实现隐私保护的前提下完成用户间移动轨迹相似度的对比是业界需要解决的问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明通过将用户的移动轨迹量化成矩阵，基于轻量级的隐私同态技术，通过比对不同用户之间的移动轨迹相似度，来完成社交关系的建立，构建出保护隐私的相似度对比方案，最终目标是解决移动互联网开放平台中智能手机在保护用户位置隐私的前提下实现社交关系的应用服务。

本发明的技术方案具体为一种用户移动轨迹相似度比较的隐私保护方法，包含如下步骤：

步骤1、将用户的日常生活和工作区域划分成n个小区域，同时考察在n个用户自定义的单位时间段内的移动轨迹，每个时间段为K小时；

步骤2、记录用户在K小时内在每个小区域的停留时间，并统计形成用户移动行为轨迹矩阵；其中，矩阵的列代表1到n个单位时间段，矩阵的行代表1到n个小区域，第i行第j个元素t_ij代表在第j个单位时间段内用户在第i个区域所停留的时间占比，即对于给定的j值(1≤j≤n)，该j值所对应列中所有元素t_ij之和等于1(1≤i≤n)；

步骤3、设用户A和用户B的移动行为轨迹矩阵分别为与其中与的维度均为n*n：列向量A_i＝(t_1i,t_2i,…,t_ji,…,t_ni)^T，中的任意两列可交换位置；列向量B_i＝(t_1i,t_2i,…,t_ji,…,t_ni)^T，中的任意两列可交换位置；

步骤4、隐私保护服务器选取建立n维矩阵S，具体方法如下：

(1)选取大整数k、0≤q≤2ⁿ-1范围的整数q、范围的大质数g，设定一个最大值