【摘 要】
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针对利用匿名框实现的兴趣点k 近邻(kNN)查询带来的通信开销大、时延长等问题,提出了基于单一兴趣点Voronoi 划分和四叉树层次化组织的kNN 查询方法。首先,LBS 服务器将
【机 构】
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厦门理工学院计算机与信息工程学院,厦门150001
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针对利用匿名框实现的兴趣点k 近邻(kNN)查询带来的通信开销大、时延长等问题,提出了基于单一兴趣点Voronoi 划分和四叉树层次化组织的kNN 查询方法。首先,LBS 服务器将同类兴趣点进行Voronoi 图划分,利用四叉树进行层次化组织。然后,用户根据四叉树信息找到最近的目标兴趣点,并以之作为出发点查找其它k-1 个兴趣点。最后,用户构造包含k 个目标兴趣点在内的匿名框,将附有的虚假查询一起发送给LBS 服务器,并最终根据返回的查询候选集获取k 个目标兴趣点的详细描述信息。由于查询目的性较强,相对传统匿名框查询,在不牺牲位置隐私保护质量的同时,降低了查询通信开销,注入虚假查询请求保护了用户的真实查询内容。性能分析及对比实验表明本方法具有良好的工作效率。
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