CN111193998B - 基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统及方法，系统包括运营商SP、商家BS、手机流量聚合器MA、手机用户User；假设将统计范围划分为m个区域，每个区域最多允许有n个手机用户，每个用户的数据是l维的，即l个手机应用；运营商SP仅有一个且为安全的第三方；手机流量聚合器MA用来实时收集聚合所有区域用户的l个手机应用流量数据，后将聚合流量发送给运营商SP；运营商SP解密后将聚合流量分别存储在不同类应用数据库中，商家BS作为查询者向运营商SP发出新设施选址查询请求，运营商SP根据商家新设施类型推荐符合商家应用类型的选址区域。本发明能够保证在为商家推荐选址范围的同时不泄露用户的隐私信息，保证用户信息的安全性。

Description

基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统及方法

技术领域

本发明属于大数据分析技术领域，具体涵盖面向用户的手机流量隐私保护技术领域和基于位置的聚合查询技术领域，涉及一种保护手机用户隐私的流量聚合方法，以及通过多维聚合流量来分析用户需求分布，从而辅助商家找到合适区域的选址方法。

背景技术

手机作为人们日常生活中交流通讯的必备工具，已经成为必不可少的一部分，手机流量数据的统计和分析不仅为用户提供了更好的用户体验，而且运营商通过对流量的分析为用户提供了更精准有效的营销方法。然而，上传的流量数据需要对用户使用流量进行实时监测，这些数据中包含了很多用户的隐私信息，比如，用户何时在使用手机，起床时间，睡眠时间等生活习惯都会从手机流量数据中直接反应出来。流量数据在上传到运营商的过程中常常是以明文形式传输，很容易被攻击者窃取分析，因此，如何保护用户的流量隐私是一个重要的课题。

其次，商家想知道用户的需求，清楚他们的潜在客户在哪里，商家需要能够从运营商获得与商家业务相关的客户需求量大的选址范围，即在本发明中，要找到用户使用与商家业务相关的手机APP(如游戏类、视频类、美食类、运动类等)消耗流量较多的区域，经过筛选和分析从而找到利于商家发展的位置范围，因此，如何帮助商家选址也是一个至关重要的问题。

在移动互联网中，收集用户的手机流量时，往往是通过流量聚合器将聚合数据发送给运营商(在这里作为安全可靠的第三方)。多维聚合数据是指分别将多个维度的数据按不同维度聚合成一个数据，这样的特性可以使运营商得到用户在某一方面(如游戏类、视频类、美食类、运动类等)消耗的总流量，为运营商的营销方法提供了极大的帮助。同时，聚合流量为流量数据提供了安全性，运营商将收到当前区域内所有用户使用某一个应用APP消耗的聚合流量而不是单个用户的流量数据。

现有的多维聚合方案大多是用在对智能电网的用户电量数据保护上，并未从其他方面体现出实用价值。其次，基于手机流量的隐私保护应用并不多，已有的选址方案也并未从聚合数据的大小上提出过。

目前存在的选址方案一般是基于位置的选择方法，该方法必须要获取商家潜在客户的位置信息，运营商也将获得手机用户的位置信息，这就需要双方都要保证各自用户的位置隐私信息，以及双方不能共享用户信息，这个过程是十分复杂的。但这种选址方法利用RNN基数查询、平均距离查询和最大距离查询等方法可以为商家精确选择最佳店铺位置。

而本发明并未获取手机用户的位置信息，仅是利用对手机流量数据的分析来为商家选址，优点在于完全不必担心手机用户位置被泄露的问题，并且选址方法简单。

发明内容

为了实现商家缩小选址范围的目的，本发明提出了一种具有隐私保护的基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统及方法。

本发明的系统所采用的技术方案是：一种基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统，其特征在于：包括运营商SP、商家BS、手机流量聚合器MA、手机用户User、数据库；

假设将统计范围划分为m个区域，每个区域最多允许有n个手机用户，每个用户的数据是l维的，即l个手机应用；运营商SP仅有一个且为安全的第三方；

所述手机流量聚合器MA用来实时收集聚合所有区域用户的l个手机应用流量数据，后将聚合流量发送给所述运营商SP；所述运营商SP解密后将聚合流量分别存储在不同类应用数据库中，所述商家BS作为查询者向所述运营商SP发出新设施选址查询请求，所述运营商SP根据商家新设施类型推荐符合商家应用类型的选址区域。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：系统的初始化和实体注册；

具体包括以下子步骤：

步骤1.1：运营商SP生成i个两两互素的正整数m₁,m₂,...,m_i，1≤i≤n，其中，M＝m₁m₂...m_i，M_i＝M/m_i；

步骤1.2：运营商SP为手机用户分配密钥sk_i,k，1≤i≤n，1≤k≤l，运营商SP不再保存这n·l个密钥，手机用户i选择随机数(x_i1,x_i2,...,x_il)作为自己的密钥；

步骤1.3：运营商SP为手机流量聚合器MA分配密钥sk_R，运营商SP不再保存这个密钥，流量聚合器MA选择随机数x_R作为自己的密钥；x_R做签名中的私钥，用在签名验证中；分配的密钥sk_R和x_R满足关系(sk_R＝x_RMA_ID)，运用的是ELGamal身份认证；x_R∈[1,p-1]，p为大素数，MA_ID为流量聚合器MA的身份标识；

步骤2：数据加密与聚合；

步骤3：聚合数据的恢复；

步骤4：商家BS发出查询请求并由运营商SP对请求做出应答。

本发明使用了按列聚合的方法，从而获得每一手机应用的聚合数据，同时通过同态加密和利用中国剩余定理实现了对手机流量隐私保护的安全性。其次，利用用户对每一类手机应用消耗的流量来了解用户的需求，若当前时间某区域消耗某一类(如：美食类)手机应用的流量较多，则说明该区域的用户对美食方面的需求较高，可为相关商家提供有效的选址区域范围，大大提高了商家选址效率，也为区域内有需求的顾客提供了极大便利。本发明确保了手机用户隐私信息不被泄露的情况下帮助商家有效选址，具有很高的实用性。

附图说明

图1：本发明实施的系统构架图；

图2：本发明实施的方法中聚合流量流程图；

图3：本发明实施的方法中辅助选址流程图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

请见图1，本发明提供的一种基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统，包括运营商(Service Provider，以下简称SP)、商家(Business，以下简称BS)、手机流量聚合器(Mobile traffic aggregator，以下简称MA)、手机用户User、数据库；

假设将统计范围划分为m个区域，每个区域最多允许有n个手机用户，每个用户的数据是l维的，即l个手机应用；运营商SP仅有一个且为安全的第三方；

手机流量聚合器MA用来实时收集聚合所有区域用户的l个手机应用流量数据，后将聚合流量发送给运营商SP；运营商SP解密后将聚合流量分别存储在不同类应用数据库中，商家BS作为查询者向运营商SP发出新设施选址查询请求，运营商SP根据商家新设施类型推荐符合商家应用类型的选址区域。

请见图2、图3，本发明提供的一种基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐方法，包括以下步骤：

步骤1：系统的初始化；

步骤1.1：可信第三方运营商SP选择安全参数κ，计算Paillier加密算法的公钥N＝(p₁q₁,g)和私钥(λ，μ)；其中p₁、q₁是两个大素数且满足|p₁|＝|q₁|＝κ，g是

的一个生成元；安全加密hash函数H、H₁；G₁、G₂分别是阶为p的加法群和乘法群，p是一个大素数；运营商SP生成i个两两互素的正整数m₁,m₂,...,m_i，1≤i≤n，其中M＝m₁m₂...m_i和M_i＝M/m_i；

步骤1.2：可信第三方运营商SP公布系统参数{N,G₁,G₂,P,g,p,H,H₁,M}。

步骤2：系统实体注册；

步骤2.1：手机用户向运营商SP发送注册请求，提交身份标识Q_ID:H₁(ID)，运营商SP返回手机用户n·l个密钥sk_i,k(sk_i,k＝x_ikQ_ID)，1≤i≤n，1≤k≤l，运营商SP不再保存这n·l个密钥；

步骤2.2：手机用户i选择随机数(x_i1,x_i2,...,x_il)作为自己的密钥，其中x_ik∈[1,p-1]，随机选择k₁∈[1,p-1]且gcd(k₁,p-1)＝1，计算y_ik＝x_ikP作为公钥；

步骤2.3：流量聚合器MA向运营商SP发送注册请求，提交区域标识MA_ID，运营商SP返回密钥sk_R(sk_R＝x_RMA_ID)，运营商SP不再保存这个密钥；

步骤2.4：流量聚合器MA选择随机数x_R作为密钥，其中x_R∈[1,p-1]，随机选择k₂∈[1,p-1]且gcd(k₂,p-1)＝1，计算y_R＝x_RP作为公钥。

步骤3：数据加密及用户报告的生成；

步骤3.1：运营商SP将M_i发送给手机用户，手机用户计算m_i＝M/M_i，

以及d′_ik＝d_ik·y_i·M_imodM，随机选择

并计算密文

N＝p₁q₁，其中p₁、q₁是两个大素数，g是

的一个生成元，此式用的是Paillier加密算法。

步骤3.2：手机用户使用私钥(x_i1,x_i2,...,x_il)签名后发送用户报告给流量聚合器MA。

步骤4：安全数据的验证与聚合；

步骤4.1：流量聚合器MA收到用户报告之后，对收到的用户报告进行身份验证，成立则进行下一步，否则终止；流量聚合器MA对用户加密数据按不同应用聚合得到聚合数据AM(i)；

步骤4.2：用私钥x_R签名后同(AM,r₂,s₂)发送给运营商SP。

步骤5：聚合数据的恢复；

步骤5.1：运营商SP收到报告后，验证下面等式是否成立：

其中，(AM,r₂,s₂)为流量聚合器MA的数字签名，y_R为MA的公钥，MA_ID为MA的身份标识；AM为各区域按不同应用聚合得到的聚合数据；随机选择k₂∈[1,p-1]且gcd(k₂,p-1)＝1有r₂＝k₂P，P为双线性映射中G₁加法群的一个生成元；e()为双线性映射；

其中H(AM)是AM的hash函数，运营商SP为手机流量聚合器MA分配的密钥sk_R＝x_RMA_ID，x_R∈[1,p-1]，p为大素数，x_R为MA随机选择的密钥。运用了ElGamal身份验证来确保传输中数据的真实性和完整性。

步骤5.2：若验证通过，运营商SP接收到来自流量聚合器MA的m·l聚合密文，进行如下计算：

其中d′_ik＝d_ik·y_i·M_imodM，

i＝1,2,...,n

步骤5.3：运营商SP利用Paillier解密密钥(λ，μ)和中国剩余定理计算

可以得到所有n个用户在应用k上消耗的总流量S；否则运营商SP无法获得任何信息。

选址查询涉及图3中的步骤。

步骤6：商家发出查询请求；

步骤6.1：运营商SP将收集到的流量进行分类，相同类型的应用消耗的流量将被放置在数据库同一表中；如：运动类APP，美食类App，影视类APP，音乐类APP，交通出行类APP等，同一区域里相同类型的APP所消耗的流量将被叠加起来，作为该区域这一类APP消耗的总流量。同样，所有区域这种类型的应用流量将被放置在同一数据库中，以便各区域对这一类应用所消耗的流量作比较，即可形成各区域手机用户对这一类的需求排行比较；

步骤6.2：商家BS向运营商SP发送新设施(已确定该设施的类型)选址查询请求；

步骤6.3：运营商SP接收请求，根据查询请求类别，获取m个区域所需应用流量数据

的排行列表。

步骤7：第三方对请求的应答。

步骤7.1：返回列表前t个流量消耗最多的区域给商家BS；

步骤7.2：商家BS可依据运营商SP推荐的选址区域进行位置考量。

本发明采用Paillier加密算法和中国剩余定理实现了具有隐私保护的商家选址推荐系统及方法，该方法不仅可以保证手机用户的隐私安全，而且还可以帮助商家有效选址，为商家推荐合理的选址范围。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术；上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐方法，采用基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐系统；

其特征在于：所述系统包括运营商SP、商家BS、手机流量聚合器MA、手机用户User、数据库；

假设将统计范围划分为m个区域，每个区域最多允许有n个手机用户，每个用户的数据是l维的，即l个手机应用；运营商SP仅有一个且为安全的第三方；

所述手机流量聚合器MA用来实时收集聚合所有区域用户的l个手机应用流量数据，后将聚合流量发送给所述运营商SP；所述运营商SP解密后将聚合流量分别存储在不同类应用数据库中，所述商家BS作为查询者向所述运营商SP发出新设施选址查询请求，所述运营商SP根据商家新设施类型推荐符合商家应用类型的选址区域；

所述方法包括以下步骤：

步骤1：系统的初始化和实体注册；

具体包括以下子步骤：

步骤1.1：运营商SP生成i个两两互素的正整数m₁,m₂,...,m_i，1≤i≤n，其中，M＝m₁m₂...m_i，M_i＝M/m_i；

步骤1.2：运营商SP为手机用户分配密钥sk_i,k，1≤i≤n，1≤k≤l，运营商SP不再保存这n·l个密钥，手机用户i选择随机数(x_i1,x_i2,...,x_il)作为自己的密钥；

步骤1.3：运营商SP为手机流量聚合器MA分配密钥sk_R，运营商SP不再保存这个密钥，流量聚合器MA选择随机数x_R作为自己的密钥，x_R∈[1,p-1]，x_R做签名中的私钥，用在签名验证中；p为大素数；

步骤2：数据加密与聚合；

步骤3：聚合数据的恢复；

步骤4：商家BS发出查询请求并由运营商SP对请求做出应答；

步骤4的具体实现包括以下子步骤：

步骤4.1：运营商SP将收集到的流量进行分类，相同类型的应用消耗的流量将被放置在数据库同一表中；

步骤4.2：商家BS向运营商SP发送选址查询请求；

步骤4.3：运营商SP接收请求，根据商家查询请求类别，从数据库中提取相应数据的排行列表，返回列表前t个流量消耗最多的区域给商家BS。

2.根据权利要求1所述的基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐方法，其特征在于，步骤2的具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：手机用户每隔一段时间收集自己的l个手机应用所消耗的流量d_ik，计算d'_ik＝d_ik·y_i·M_i mod M，并采用同态加密算法加密明文流量得到密文

式中，r_ik为随机数，

N＝p₁q₁，其中p₁、q₁是两个大素数，g是

的一个生成元；

步骤2.2：手机用户使用私钥(x_i1,x_i2,...,x_il)签名后生成用户报告，并发送给流量聚合器MA；

步骤2.3：流量聚合器MA收到用户报告后，对用户报告进行身份验证，成立则对各区域密文按不同应用进行聚合，即可获得m·l个聚合结果，否则终止；

步骤2.4：聚合器使用私钥x_R签名后将聚合数据发送给运营商SP。

3.根据权利要求2所述的基于多维聚合流量分析用户需求的商址推荐方法，其特征在于，步骤3的具体实现过程为：运营商SP收到聚合数据后进行身份验证，成立则对聚合数据进行解密，如下：

令

则

即可以得到所有n个用户在手机应用k上消耗的总流量S；否则运营商SP无法获得任何信息。

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