1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述研究背景随着移动设备的普及和定位技术的发展，用户可以通过具有lbs(location based service)的应用随时获取自己的位置来获取相应的服务，个人消费的需求越来越趋于智能化，例如出行导航的高德地图、滴滴打车；智能推荐附近餐饮娱乐场所的美团；智能社交匹配附近的人的陌陌等。
虽然lbs给我们的生活带来了许多的便利，但与此同时我们也面临着隐私泄露的危险。
服务商通过对用户的兴趣点（poi point of interest）的分析能够推断出用户更多的隐私1）通过分析用户的位置更新轨迹，能够预测用户的出行路线。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1. 拟研究或解决的问题本课题研究设计隐私保护模型和算法，保护用户发出lbs请求时的位置隐私。
用户的请求不会直接发向lbs服务器，而是将位置信息泛化至一定的区域，再检查是否会泄露用户隐私，从而决定是否将用户请求转发给lbs服务器。
如果请求被转发，并且lbs服务器返回了该区域查询的结果超集，模型系统便根据原本的准确位置信息提取出合适的结果集，发送给请求移动端。
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