本發(fā)明屬于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)和隱私保護(hù)的交叉
技術(shù)領(lǐng)域：
，主要用于解決移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中位置數(shù)據(jù)發(fā)布的安全和隱私問(wèn)題，具體涉及一種用戶移動(dòng)軌跡相似度比較的隱私保護(hù)方法。
背景技術(shù)：
：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和智能移動(dòng)設(shè)備的普及，越來(lái)越多的應(yīng)用功能和服務(wù)請(qǐng)求將在智能移動(dòng)手機(jī)上完成。在移動(dòng)手機(jī)端的諸多應(yīng)用都將使用到用戶的地理位置信息或者移動(dòng)軌跡，這些數(shù)據(jù)也為移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)和朋友圈構(gòu)建提供了重要的信息支撐。微信應(yīng)用的“附近的人”就是利用用戶的地理位置信息來(lái)尋找合適的朋友。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，用戶可能愿意去尋找那些和他有著共同興趣愛(ài)好的人，來(lái)建立共同的電子社區(qū)或者朋友圈。用戶的位置移動(dòng)軌跡便成為用戶城市畫(huà)像的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，有著相似移動(dòng)軌跡的人很有可能屬于存在共同興趣愛(ài)好的群體。簡(jiǎn)單舉例，用戶a習(xí)慣于每周六到某體育館打羽毛球，每周日到某藝術(shù)館看畫(huà)展，如果用戶b也是如此，那么通過(guò)用戶a和b的移動(dòng)軌跡，就能推斷出他們有著共同興趣愛(ài)好，可以建立社交關(guān)系?？梢?jiàn)，手機(jī)app通過(guò)收集用戶的移動(dòng)軌跡來(lái)建立有著共同興趣愛(ài)好的移動(dòng)社交是未來(lái)的重要應(yīng)用。然而，這種應(yīng)用的發(fā)展需要用戶之間交換自己真實(shí)的位置移動(dòng)軌跡。對(duì)于用戶而言，位置變化數(shù)據(jù)牽涉到個(gè)人的隱私，很多用戶并不愿意在建立合適的社交關(guān)系時(shí)將自己的移動(dòng)軌跡透露給對(duì)方。因此，如何在實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)的前提下完成用戶間移動(dòng)軌跡相似度的對(duì)比是業(yè)界需要解決的問(wèn)題。發(fā)明目的為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)將用戶的移動(dòng)軌跡量化成矩陣，基于輕量級(jí)的隱私同態(tài)技術(shù)，通過(guò)比對(duì)不同用戶之間的移動(dòng)軌跡相似度，來(lái)完成社交關(guān)系的建立，構(gòu)建出保護(hù)隱私的相似度對(duì)比方案，最終目標(biāo)是解決移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放平臺(tái)中智能手機(jī)在保護(hù)用戶位置隱私的前提下實(shí)現(xiàn)社交關(guān)系的應(yīng)用服務(wù)。本發(fā)明的技術(shù)方案具體為一種用戶移動(dòng)軌跡相似度比較的隱私保護(hù)方法，包含如下步驟：步驟1、將用戶的日常生活和工作區(qū)域劃分成n個(gè)小區(qū)域，同時(shí)考察在n個(gè)用戶自定義的單位時(shí)間段內(nèi)的移動(dòng)軌跡，每個(gè)時(shí)間段為k小時(shí)；步驟2、記錄用戶在k小時(shí)內(nèi)在每個(gè)小區(qū)域的停留時(shí)間，并統(tǒng)計(jì)形成用戶移動(dòng)行為軌跡矩陣；其中，矩陣的列代表1到n個(gè)單位時(shí)間段，矩陣的行代表1到n個(gè)小區(qū)域，第i行第j個(gè)元素tij代表在第j個(gè)單位時(shí)間段內(nèi)用戶在第i個(gè)區(qū)域所停留的時(shí)間占比，即對(duì)于給定的j值(1≤j≤n)，步驟3、設(shè)用戶a和用戶b的移動(dòng)行為軌跡矩陣分別為與其中與的維度均為n*n：列向量ai＝(t1i,t2i,…,tji,…,tni)t，中的任意兩列可交換位置；列向量bi＝(t1i,t2i,…,tji,…,tni)t，中的任意兩列可交換位置；步驟4、隱私保護(hù)服務(wù)器選取建立n維矩陣s，具體方法如下：(1)選取大整數(shù)k、0≤q≤2n-1范圍的整數(shù)q、范圍的大質(zhì)數(shù)g，設(shè)定一個(gè)最大值(2)將整數(shù)q化成二進(jìn)制值qnqn-1...q2q1，有(3)根據(jù)q化成的二進(jìn)制結(jié)果產(chǎn)生矩陣s，其對(duì)角線元素為其余元素為0；(4)因?yàn)?2modg＝1，(g-1)2modg＝(g2-2g+1)modg＝1，所以有步驟5、隱私保護(hù)服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)n維矩陣m與m-1，且m*m-1＝i，其中乘號(hào)*表示在modg的前提下進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果均在整數(shù)群zg中；步驟6、用戶a和用戶b定期將自己的行為軌跡矩陣與上傳給隱私保護(hù)服務(wù)器；步驟7、隱私保護(hù)服務(wù)器將矩陣加密成{pa1,pa2}，并將矩陣s和{pa1,pa2}發(fā)送給用戶a，{pa1,pa2}計(jì)算方法如下：同理，隱私保護(hù)服務(wù)器將矩陣加密成{pb1,pb2}，其中并將矩陣s和{pb1,pb2}發(fā)送給用戶b，以此類推，每個(gè)用戶i的移動(dòng)軌跡就用加密后的{pi1,pi2}表示；步驟8、用戶a和用戶b在保護(hù)自己位置移動(dòng)軌跡隱私的前提下進(jìn)行相似度比較，具體方法如下：(1)當(dāng)用戶a希望測(cè)算自己的行為軌跡和用戶b的相似度時(shí)，用戶a在移動(dòng)智能終端上發(fā)起請(qǐng)求，將其持有的{pa1,pa2}發(fā)送給用戶b，用戶b按照如下的方法計(jì)算a和b的相似度：設(shè)矩陣p1主對(duì)角線元素組成的列向量為l1，矩陣p2主對(duì)角線組成的列向量為l2，則計(jì)算矩陣其中矩陣的開(kāi)平方運(yùn)算是對(duì)矩陣中每個(gè)元素進(jìn)行開(kāi)平方，矩陣的除法運(yùn)算是被除數(shù)矩陣中的每個(gè)元素除以除數(shù)矩陣中的每個(gè)相應(yīng)位置的元素；(2)用戶b選擇rs矩陣中n個(gè)每一列的最大元素并求和，記為s，其實(shí)質(zhì)為用戶a、b各個(gè)時(shí)間段余弦相似度之和，考慮到時(shí)間占比均為正數(shù)，其范圍必然在[0,n]之間，s值越大，代表兩個(gè)矩陣所對(duì)應(yīng)的各個(gè)單位時(shí)間段的停留時(shí)間占比向量方向更加一致，相應(yīng)的相似度也越高，反之則相反；步驟9、用戶a可設(shè)定閾值x，當(dāng)用戶b計(jì)算s的結(jié)果大于x時(shí)，則和用戶b建立社交關(guān)系，反之則不建立社交關(guān)系。進(jìn)一步，上述步驟2中對(duì)停留時(shí)間統(tǒng)計(jì)是以百分比表示形成用戶移動(dòng)行為軌跡矩陣。步驟2中停留的時(shí)間占比就是所停留的時(shí)間除以k。具體應(yīng)用時(shí)，步驟9中所述閾值由用戶根據(jù)實(shí)際的需求來(lái)設(shè)定。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：1、對(duì)用戶的位置移動(dòng)軌跡在時(shí)間和空間兩個(gè)維度上進(jìn)行量化，構(gòu)建出能夠?qū)崿F(xiàn)輕量級(jí)隱私保護(hù)的軌跡矩陣，降低了復(fù)雜性。2、采用了輕量級(jí)的隱私同態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了效能較高的相似度計(jì)算。3、解決了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶通過(guò)移動(dòng)軌跡或者城市畫(huà)像來(lái)挖掘共同愛(ài)好的安全性難題。附圖說(shuō)明圖1用戶移動(dòng)軌跡矩陣示例圖2用戶移動(dòng)軌跡相似度比較的隱私保護(hù)方法流程具體實(shí)施方式現(xiàn)結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。本發(fā)明的方法流程主要分為兩個(gè)階段：首先完成在不同單位時(shí)間段內(nèi)用戶在其日常生活和工作區(qū)域的移動(dòng)軌跡的收集和數(shù)據(jù)量化；然后引入了隱私保護(hù)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)，并最終對(duì)比出不同用戶之間移動(dòng)軌跡的相似度?，F(xiàn)予以詳細(xì)說(shuō)明：一、用戶移動(dòng)軌跡矩陣的構(gòu)建人們?cè)谌粘Ｉ詈凸ぷ髦械囊苿?dòng)軌跡顯然受到其社會(huì)屬性的約束，地理位置上的變化規(guī)律往往能夠反映出人們的社會(huì)屬性。本發(fā)明擬采用矩陣的方式從時(shí)間和空間兩個(gè)維度來(lái)表征用戶的位置變化和移動(dòng)軌跡，具體如圖1所示。值得強(qiáng)調(diào)的是，手機(jī)app對(duì)于不同用戶的小區(qū)域在生成矩陣時(shí)總是按照特定的順序進(jìn)行排列。步驟1、將用戶常在的生活和工作區(qū)域劃分成n個(gè)小區(qū)域，同時(shí)考察在n個(gè)用戶自定義的單位時(shí)間段(每個(gè)時(shí)間段不妨假設(shè)為k小時(shí))內(nèi)的移動(dòng)軌跡。步驟2、記錄用戶在自定義的單位時(shí)間段(共k小時(shí))內(nèi)在每個(gè)小區(qū)域位置的停留時(shí)間，并統(tǒng)計(jì)成百分比表示的用戶移動(dòng)軌跡矩陣；其中，矩陣的列代表1到n個(gè)單位時(shí)間段，矩陣的行代表1到n個(gè)小區(qū)域，第i行第j個(gè)元素tij代表在第j個(gè)單位時(shí)間段內(nèi)用戶在第i個(gè)區(qū)域所停留的時(shí)間占比(也即是所停留的時(shí)間除以k)，即對(duì)于給定的j值(1≤j≤n)，步驟3、設(shè)用戶a和用戶b的移動(dòng)行為軌跡矩陣分別為與其中與的維度均為n*n：列向量ai＝(t1i,t2i,…,tji,…,tni)t，中的任意兩列可交換位置；列向量bi＝(t1i,t2i,…,tji,…,tni)t，中的任意兩列可交換位置。二、基于用戶移動(dòng)軌跡矩陣的相似度比較的隱私保護(hù)方法基于用戶移動(dòng)軌跡矩陣，可以分析用戶a和用戶b在位置變化上的相似度，相似度大的用戶可以認(rèn)為在同一社群。但是位置軌跡對(duì)用戶而言是隱私數(shù)據(jù)，下面將設(shè)計(jì)如何在隱私保護(hù)的前提下完成相似度比較。步驟1、隱私保護(hù)服務(wù)器選取建立n維矩陣s，具體方法如下：(1)選取大整數(shù)k、整數(shù)q(0≤q≤2n-1)、大質(zhì)數(shù)此處設(shè)定一個(gè)最大值(2)將整數(shù)q化成二進(jìn)制值qnqn-1...q2q1，有(3)根據(jù)q化成的二進(jìn)制結(jié)果產(chǎn)生矩陣s，其對(duì)角線元素為其余元素為0；(4)因?yàn)?2modg＝1，(g-1)2modg＝(g2-2g+1)modg＝1，所以有步驟2、隱私保護(hù)服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)n維矩陣m與m-1，且m*m-1＝i，其中乘號(hào)*表示在modg的前提下進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果均在整數(shù)群zg中。步驟3、用戶a和用戶b定期將自己的行為軌跡矩陣與上傳給隱私保護(hù)服務(wù)器。步驟4、隱私保護(hù)服務(wù)器將矩陣加密成{pa1,pa2}，并將矩陣s和{pa1,pa2}發(fā)送給用戶a，{pa1,pa2}計(jì)算方法如下：同理，隱私保護(hù)服務(wù)器將矩陣加密成{pb1,pb2}，其中并將矩陣s和{pb1,pb2}發(fā)送給用戶b。以此類推，每個(gè)用戶i的移動(dòng)軌跡就用加密后的{pi1,pi2}表示。步驟5、用戶a和用戶b在保護(hù)自己位置移動(dòng)軌跡隱私的前提下進(jìn)行相似度比較，具體方法如下：(1)當(dāng)用戶a希望測(cè)算自己的行為軌跡和用戶b的相似度時(shí)，用戶a在移動(dòng)智能終端上發(fā)起請(qǐng)求，將其持有的{pa1,pa2}發(fā)送給用戶b，用戶b按照如下的方法計(jì)算a和b的相似度：設(shè)矩陣p1主對(duì)角線元素組成的列向量為l1，矩陣p2主對(duì)角線組成的列向量為l2，則我們計(jì)算矩陣其中矩陣的開(kāi)平方運(yùn)算是對(duì)矩陣中每個(gè)元素進(jìn)行開(kāi)平方，矩陣的除法運(yùn)算是被除數(shù)矩陣中的每個(gè)元素除以除數(shù)矩陣中的每個(gè)相應(yīng)位置的元素。(2)用戶b選擇rs矩陣中每一列的最大元素(共n個(gè))并求和，記為s，其實(shí)質(zhì)為用戶a、b各個(gè)時(shí)間段余弦相似度之和。考慮到時(shí)間占比均為正數(shù)，其范圍必然在[0,n]之間。s值越大，代表兩個(gè)矩陣所對(duì)應(yīng)的各個(gè)單位時(shí)間段的停留時(shí)間占比向量方向更加一致，相應(yīng)的相似度也越高，反之則相反。步驟6、用戶a可設(shè)定閾值x，當(dāng)用戶b計(jì)算s的結(jié)果大于x時(shí)，則和用戶b建立社交關(guān)系，反之則不建立社交關(guān)系。為便于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進(jìn)一步理解本發(fā)明，現(xiàn)提供以下的實(shí)施例。移動(dòng)智能手機(jī)用戶小歡喜歡健身、唱ktv和看百科全書(shū)。最近四天，他每天9:00-12:00都到圣都大學(xué)圖書(shū)館看書(shū)，每天12:00-14:00都到圣都體育館健身，每天14:00-17:00都到圣都之星ktv唱歌。小歡還喜歡使用手機(jī)app去尋找一些志同道合的人作為好友。移動(dòng)智能手機(jī)用戶小天喜歡唱ktv，健身以及看武俠小說(shuō)。最近四天，他第1天9:00-11:00在圣都山景區(qū)游玩，11:00-14:00到圣都之星ktv唱歌，14:00-15:00到圣都大學(xué)圖書(shū)館看書(shū)，15:00-17:00到圣都體育館健身；他第2天9:00-11:00在圣都大學(xué)圖書(shū)館看書(shū)，11:00-13:00在圣都山景區(qū)游玩，13:00-17:00到圣都之星ktv唱歌；他第3天和第4天9:00-12:00到圣都之星ktv唱歌，12:00-14:00到圣都大學(xué)圖書(shū)館看書(shū)，14:00-17:00到圣都體育館健身。一、用戶移動(dòng)軌跡矩陣的構(gòu)建步驟1、小歡和小天的生活和工作區(qū)域均劃分成4個(gè)小區(qū)域，分別是圣都大學(xué)圖書(shū)館、圣都體育館、圣都之星ktv和圣都山景區(qū)。每一天的黃金8小時(shí)為單位時(shí)間段(上午九點(diǎn)到下午五點(diǎn))，共持續(xù)4天。步驟2、記錄小歡和小天在每個(gè)單位時(shí)間段(共8小時(shí))內(nèi)在每個(gè)小區(qū)域位置的停留時(shí)間，并統(tǒng)計(jì)成百分比表示的用戶移動(dòng)軌跡矩陣；可知，該矩陣的格式為4*4階方陣如下：4*4階矩陣第1天黃金8小時(shí)第2天黃金8小時(shí)第3天黃金8小時(shí)第4天黃金8小時(shí)圣都大學(xué)圖書(shū)館圣都體育館圣都之星ktv圣都山景區(qū)步驟3、小歡的用戶移動(dòng)軌跡矩陣和小天的用戶移動(dòng)軌跡矩陣分別表示為與其中，兩個(gè)矩陣的各自任意兩列均可交換位置。二、基于用戶移動(dòng)軌跡矩陣的相似度比較的隱私保護(hù)方法步驟1、隱私保護(hù)服務(wù)器選取建立4維矩陣s，具體方法如下：(1)選取大整數(shù)k＝52544、整數(shù)q＝11(0≤q≤2n-1)、大質(zhì)數(shù)此處設(shè)定一個(gè)最大值其中，(2)將整數(shù)q化成二進(jìn)制值qnqn-1...q2q1具體為：1011，有(3)根據(jù)q化成的二進(jìn)制結(jié)果產(chǎn)生矩陣s，其對(duì)角線元素為其余元素為0，最終可得到(4)因?yàn)?2modg＝1，(g-1)2modg＝(g2-2g+1)modg＝1，所以有經(jīng)驗(yàn)證確實(shí)滿足該條件。步驟2、隱私保護(hù)服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)4維矩陣m與m-1，且m*m-1＝i，其中乘號(hào)*表示在modg的前提下進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果均在整數(shù)群zg中，此處選擇步驟3、小歡和小天將自己的行為軌跡矩陣與上傳給隱私保護(hù)服務(wù)器。步驟4、隱私保護(hù)服務(wù)器將矩陣加密成{pa1,pa2}，并將矩陣s和{pa1,pa2}發(fā)送給小歡，{pa1,pa2}計(jì)算方法如下：同理，隱私保護(hù)服務(wù)器將矩陣加密成{pb1,pb2}，其中并將矩陣s和{pb1,pb2}發(fā)送給小天。步驟5、小歡和小天在保護(hù)自己位置移動(dòng)軌跡隱私的前提下進(jìn)行相似度比較，具體方法如下：(1)小歡在其移動(dòng)智能終端上發(fā)起請(qǐng)求，將其持有的{pa1,pa2}發(fā)送給小天，小天按照如下的方法計(jì)算兩人移動(dòng)軌跡的相似度：設(shè)矩陣p1主對(duì)角線元素組成的列向量為l1，矩陣p2主對(duì)角線組成的列向量為l2，小天計(jì)算矩陣其值為：(2)小天選擇rs矩陣中每一列的最大元素(共4個(gè)，分別是0.804、0.783、0.955、0.955)并求和，記為s，其值為3.496?？紤]到時(shí)間占比均為正數(shù)，其范圍必然在[0,4]之間。s值越大，代表兩個(gè)矩陣所對(duì)應(yīng)的各個(gè)單位時(shí)間段的停留時(shí)間占比向量方向更加一致，相應(yīng)的相似度也越高，反之則相反。步驟6、假設(shè)小歡設(shè)定閾值x＝3.2，此時(shí)小天計(jì)算結(jié)果s大于x，則和小王建立社交關(guān)系，反之則不建立社交關(guān)系，此時(shí)小歡和小天建立社交關(guān)系。需要說(shuō)明的是，以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管通過(guò)上述優(yōu)選實(shí)施例已經(jīng)對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的描述，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對(duì)其作出各種各樣的改變，而不偏離本發(fā)明所限定的范圍。當(dāng)前第1頁(yè)12