CN113221178A - 一种社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法，在社交车联网中设置RSU并建立雾层管理系统对RSU进行管理，各个RSU预先获取其通信半径区域内的兴趣点，并通过历史数据建立历史用户偏好矩阵，当车辆用户需要获取基于位置的兴趣点推荐服务时，向所属RSU发送服务请求，RSU分别计算车辆用户对兴趣点的预计评分和车辆用户与兴趣点的距离参数，加权求和计算得到车辆用户对兴趣点的偏好，完成兴趣点推荐。本发明通过在兴趣点推荐过程中针对性地提出相关隐私保护策略，提高兴趣点推荐时对于用户位置隐私保护的有效性。

Description

一种社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法

技术领域

本发明属于社交车联网技术领域，更为具体地讲，涉及一种社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法。

背景技术

随着信息的不断发展，人们的生活越来越趋向于智能化，因此智能汽车也应运而生。通过自身的传感设备、通信设备以及存储设备，帮助车辆用户更加方便安全的使用智能汽车。导航、兴趣点查询、自动驾驶、自动泊车等功能都是通过汽车中的相关设备进行的；不仅如此，车辆用户还能通过车辆与好友、附近的车辆用户进行社交通信。

当车辆用户需要基于位置的相关服务时，需要先将自己的ID、位置和所需的服务请求发送到服务提供商中，服务提供商根据车辆用户的请求查询符合车辆用户要求的兴趣点，并反馈给车辆用户。因此，服务提供商中存储了大量车辆用户的信息，这些信息可以推测出车辆用户的相关个人隐私和位置隐私，比如：家庭地址、身体状况、个性偏好和行为轨迹等信息。因此，服务提供商容易受到攻击者的觊觎，被不断攻击成为半可信的，或者，服务提供商本身就是不可信的，为了相关的利益，将存储的相关车辆用户信息出卖给攻击者。为了保证车辆用户能够安全使用社交车联网，需要对车辆用户位置隐私进行保护。

车辆用户的服务请求中包含自己的ID、位置和请求内容，ID属于车辆用户的属性信息，位置和请求内容属于车辆用户行为信息，车辆用户与其他实体进行信息交互的过程属于车辆用户关系网络。通过对这些信息进行不断的爬取、筛选、分类和整理之后，会分析出车辆用户的个人信息。为了对社交车联网中车辆用户的位置隐私进行保护，需要从车辆用户属性信息、行为信息和关系网络三个方面进行保护。位置隐私保护策略面临的限制较多，需要在不影响车辆用户使用的情况下进行，以免因位置保护对车辆用户享受服务的可用性产生影响，对智慧交通系统的建立产生不利影响。

基于车辆用户属性信息的位置隐私保护是针对车辆用户属性信息的，主要通过隐藏、泛化等方法将车辆用户数据进行处理，对车辆用户享受服务的质量没有影响，但是对车辆用户位置数据的隐私保护保护效果不是很理想。此外，基于车辆用户关系网络的位置隐私保护技术主要针对车辆用户社交好友与过程进行保护，对车辆用户获取相关基于位置服务的过程的隐私保护没有明显的优势。

因此，针对车辆用户获取相关基于位置服务的行为，我们采用基于车辆用户行为的位置隐私保护技术，通过对车辆用户的服务需求数据进行处理，达到保护位置隐私的目的，相较于上述的两类方法，能够达到更良好的位置隐私保护效果

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法，通过在兴趣点推荐过程中针对性地提出相关隐私保护策略，提高兴趣点推荐时对于用户位置隐私保护的有效性。

为了实现上述发明目的，本发明社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法包括以下步骤：

S1：将社交车联网中的RSU按照坐标进行编号，并建立雾层管理系统对RSU进行管理；

S2：各个RSU分别以自身坐标(x_i,y_i)为精确位置向服务提供商发送服务请求，查找以自身坐标(x_i,y_i)为中心、预设通信半径R的圆形区域内的兴趣点，i＝1,2,…,N，N表示RSU的数量；

服务提供商在收到服务请求后，将查找区域内的所有兴趣点信息反馈至对应的RSU，兴趣点信息包括该兴趣点的位置loc、名称name、服务类型type、具体服务内容content和评价evaluate；RSU在接收到兴趣点信息后，按照服务类型type对兴趣点进行分类存储；

S3：各个RSU分别预先收集若干用户对于该RSU通信半径区域内各兴趣点的评分，建立历史用户偏好矩阵P_i：

其中，

表示第i个RSU的历史用户偏好矩阵S_i中第m个用户u_m对于该RSU通信半径区域内第d个兴趣点的评分，m＝1,2,…,M_i，M_i表示第i个RSU所收集评分的用户数量，d＝1,2,…,D_i，D_i表示第i个RSU通信半径区域内的兴趣点数量；当某个用户未对某个兴趣点评分时，令其对该兴趣点的评分为其他已对该兴趣点进行评分用户的评分均值；

S4：当车辆用户需要获取基于位置的兴趣点推荐服务时，根据实际情况设置期望获得的服务数量K，车辆用户u^*将服务数量K、车辆用户自身位置和需要的服务类型一起组成服务请求，然后对服务请求进行加密后将加密的服务请求发送至对应RSU；RSU在接收到用户的服务请求后，对其进行解密并提取出服务数量K、车辆用户自身位置和需要的服务类型；

S5：RSU获取车辆用户u^*对该RSU通信半径区域的兴趣点的评分情况，计算该车辆用户u^*与RSU的历史车辆用户偏好矩阵中各个车辆用户u_m的相似程度，选择与发送服务请求车辆用户相似度最高的前Q个车辆用户，得到这Q个车辆用户的车辆用户序号集合α；RSU根据车辆用户u^*所需要服务类型，查询得到该RSU通信半径区域内该服务类型所对应的兴趣点，将这些兴趣点序号构成兴趣点集合φ，从历史车辆用户偏好矩阵中提取出集合α中Q个车辆用户对于兴趣点集合φ中各个兴趣点的评分

i^*表示车辆用户u^*所属RSU的序号，m′∈α，d′∈φ，并计算这Q个车辆用户对于各个兴趣点的评分均值

将评分均值

作为车辆用户u^*对兴趣点序号集合φ中各个兴趣点的预计评分p_d′；

S6：RSU根据车辆用户u^*的坐标，计算车辆用户u^*与兴趣点集合φ中各个兴趣点之间的距离l_d′，然后计算得到车辆用户u^*与兴趣点集合φ中各个兴趣点之间的距离参数dis_d′＝r^*-l_d′，r^*表示车辆用户u^*的通信半径；

S7：RSU将车辆用户u^*对于兴趣点集合φ中各个兴趣点的预计评分p_d′和距离参数dis_d′按照预设的权重进行加权求和，得到对各个兴趣点的偏好值t_d′；

S8：RSU将兴趣点集合φ中的各个兴趣点按照偏好值t_d′进行降序排列，选择前K个兴趣点作为推荐兴趣点并向车辆用户u^*进行推荐，车辆用户u^*根据实际需要从中选择一个作为目的地；如果所推荐兴趣点不符合车辆用户u^*的实际需要，车辆用户u^*重新向服务提供商发送服务请求，由服务提供商进行兴趣点推荐。

本发明社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法，在社交车联网中设置RSU并建立雾层管理系统对RSU进行管理，各个RSU预先获取其通信半径区域内的兴趣点，并通过历史数据建立历史用户偏好矩阵，当车辆用户需要获取基于位置的兴趣点推荐服务时，向所属RSU发送服务请求，RSU分别计算车辆用户对兴趣点的预计评分和车辆用户与兴趣点的距离参数，加权求和计算得到车辆用户对兴趣点的偏好，完成兴趣点推荐。

本发明具有以下有益效果：

1)本发明中设置RSU作为兴趣点推荐机构，可以实现车辆用户与服务提供商之间的隔离，避免服务提供商受到攻击所造成的车辆用户位置隐私泄露；

2)本发明中RSU在完成兴趣点推荐后，用户根据实际需要从中选择目的地，所以用户的最终目的地只有用户自己知道，即使攻击者通过攻击RSU获得兴趣点推荐结果，也无法准确猜测出用户最终目的地，从而进一步提高对用户位置隐私保护的有效性；

3)本发明中RSU由雾层管理机制管理，用户从RSU中获取服务是免费的，只有当RSU推荐的服务中没有符合用户需求的兴趣点时，用户才会向服务提供商发送服务请求，从而减小用户开销。

附图说明

图1是本发明社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法的具体实施方式流程图；

图2是本发明中的社交车联网示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图1是本发明社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法的具体实施方式流程图。如图1所示，本发明社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法的具体步骤包括：

S101：设置雾层管理机制：

图2是本发明中的社交车联网示意图。如图2所示，本发明在社交车联网的车辆用户和服务提供商之间设置RSU(Road Side Unit，路侧单元)，将RSU按照坐标进行编号，并建立雾层管理系统对RSU进行管理。

在社交车联网中，雾层管理系统采用雾计算进行RSU数据管理，雾计算(FogComputing)是云计算(Cloud Computing)的延伸概念，在该计算模式中数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是几乎全部保存在云中，因此其数据传递具有极低时延，同时各RSU可以互相之间直接通信，移动性好。

S102：获取兴趣点数据：

各个RSU分别以自身坐标(x_i,y_i)为精确位置向服务提供商发送服务请求，查找以自身坐标(x_i,y_i)为中心、预设通信半径R的圆形区域内的兴趣点，i＝1,2,…,N，N表示RSU的数量。

服务提供商在收到服务请求后，将查找区域内的所有兴趣点信息反馈至对应的RSU，兴趣点信息包括该兴趣点的位置loc、名称name、服务类型type、具体服务内容content和评价evaluate。RSU在接收到兴趣点信息后，按照服务类型type对兴趣点进行分类存储。

S103：建立历史用户偏好矩阵：

各个RSU分别预先收集若干用户对于该RSU通信半径区域内各兴趣点的评分，建立历史用户偏好矩阵P_i：

其中，

表示第i个RSU的历史用户偏好矩阵S_i中第m个用户对于该RSU通信半径区域内第d个兴趣点的评分，m＝1,2,…,M_i，M_i表示第i个RSU所收集评分的用户数量，d＝1,2,…,D_i，D_i表示第i个RSU通信半径区域内的兴趣点数量。当某个用户未对某个兴趣点评分时，令其对该兴趣点的评分为其他已对该兴趣点进行评分用户的评分均值。

S104：车辆用户发送服务请求：

当某个车辆用户u^*需要获取基于位置的兴趣点推荐服务时，根据实际情况设置期望获得的服务数量K，K的具体取值通常是根据车辆用户自身位置信息需要被保护的级别和通信开销情况来设置的。车辆用户u^*将服务数量K、车辆用户自身位置和需要的服务类型一起组成服务请求，然后对服务请求进行加密后将加密的服务请求发送至所属RSU。RSU在接收到车辆用户u^*的服务请求后，对其进行解密并提取出服务数量K、车辆用户自身位置和需要的服务类型。

本实施例中，为了提高对车辆用户隐私保护的有效性，对服务请求采用两层加密，具体方法如下：

每个RSU随机设置一个公钥，当车辆用户行驶进入管辖范围内时，RSU为该车辆用户随机生成一个私钥，将RSU公钥与车辆用户的私钥一起发送给对应车辆用户。车辆用户在对所发的服务请求信息进行加密时，首先采用私钥进行加密，然后再用RSU公钥进行加密。RSU在接收到加密后的服务请求时，首先采用RSU公钥进行解密，然后采用对应车辆用户的私钥进行解密。

每个RSU管辖范围内的公钥也是独一无二的，RSU管辖范围外的其他用户无法窥探到范围内用户的所有信息。除此之外，RSU为每位用户生成的私钥都是独一无二的，可以有效防止管辖范围内的其他用户窃取加密服务请求。公钥与私钥可以对用户请求信息进行双重保护，更加有效地保护用户位置隐私。

S105：计算车辆用户对兴趣点的预计评分：

RSU获取车辆用户u^*对该RSU通信半径区域的兴趣点的评分情况，计算该车辆用户u^*与RSU的历史车辆用户偏好矩阵中各个车辆用户u_m的相似程度，选择与发送服务请求车辆用户相似度最高的前Q个车辆用户，得到这Q个车辆用户的车辆用户序号集合α。RSU根据车辆用户u^*所需要服务类型，查询得到该RSU通信半径区域内该服务类型所对应的兴趣点，将这些兴趣点序号构成兴趣点集合φ，从历史车辆用户偏好矩阵中提取出集合α中Q个车辆用户对于兴趣点集合φ中各个兴趣点的评分

i^*表示车辆用户u^*所属RSU的序号，m′∈α，d′∈φ，并计算这Q个车辆用户对于各个兴趣点的评分均值

将评分均值

作为车辆用户u^*对兴趣点序号集合φ中各个兴趣点的预计评分p_d′。

本实施例中，车辆用户相似度采用perason相似性公式进行计算，即该车辆用户u^*与RSU的历史车辆用户偏好矩阵中各个车辆用户u_m的相似度sim(u^*,u_m)的计算公式如下：

其中，J表示车辆用户u^*与车辆用户u_m均评分过的兴趣点的序号集合，J_u*表示车辆用户u^*评分过的兴趣点的序号集合，

表示车辆用户u_m评分过的兴趣点的序号集合，r_u*,j、r_u*,j′分别表示车辆用户u^*对兴趣点j和兴趣点j′的评分，

分别表示车辆用户u_m对兴趣点j和兴趣点j″的评分，

表示车辆用户u^*对所有已评分兴趣点的评分均值，

表示车辆用户u_m对所有已评分兴趣点的评分均值。

S106：计算车辆用户对兴趣点的距离参数：

RSU根据车辆用户u^*的坐标，计算车辆用户u^*与兴趣点集合φ中各个兴趣点之间的距离l_d′，然后计算得到车辆用户u^*与兴趣点集合φ中各个兴趣点之间的距离参数dis_d′＝r^*-l_d′，r^*表示车辆用户u^*的通信半径。

S107：计算车辆用户对兴趣点的偏好值：

RSU将车辆用户u^*对于兴趣点集合φ中各个兴趣点的预计评分p_d′和距离参数dis_d′按照预设的权重进行加权求和，得到对各个兴趣点的偏好值t_d′。

S108：完成兴趣点推荐：

RSU将兴趣点集合φ中的各个兴趣点按照偏好值t_d′进行降序排列，选择前K个兴趣点作为推荐兴趣点并向车辆用户u^*进行推荐，车辆用户u^*根据实际需要从中选择一个作为目的地。如果所推荐兴趣点不符合车辆用户u^*的实际需要，车辆用户u^*重新向服务提供商发送服务请求，由服务提供商进行兴趣点推荐。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (3)

1.一种社交车联网中基于位置隐私保护的兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将社交车联网中的RSU按照坐标进行编号，并建立雾层管理系统对RSU进行管理；

S2：各个RSU分别以自身坐标(x_i,y_i)为精确位置向服务提供商发送服务请求，查找以自身坐标(x_i,y_i)为中心、预设通信半径R的圆形区域内的兴趣点，i＝1,2,…,N，N表示RSU的数量；

服务提供商在收到服务请求后，将查找区域内的所有兴趣点信息反馈至对应的RSU，兴趣点信息包括该兴趣点的位置loc、名称name、服务类型type、具体服务内容content和评价evaluate；RSU在接收到兴趣点信息后，按照服务类型type对兴趣点进行分类存储；

S3：各个RSU分别预先收集若干用户对于该RSU通信半径区域内各兴趣点的评分，建立历史用户偏好矩阵P_i：

其中，

表示第i个RSU的历史用户偏好矩阵S_i中第m个用户u_m对于该RSU通信半径区域内第d个兴趣点的评分，m＝1,2,…,M_i，M_i表示第i个RSU所收集评分的用户数量，d＝1,2,…,D_i，D_i表示第i个RSU通信半径区域内的兴趣点数量；当某个用户未对某个兴趣点评分时，令其对该兴趣点的评分为其他已对该兴趣点进行评分用户的评分均值；

S4：当车辆用户需要获取基于位置的兴趣点推荐服务时，根据实际情况设置期望获得的服务数量K，车辆用户u^*将服务数量K、车辆用户自身位置和需要的服务类型一起组成服务请求，然后对服务请求进行加密后将加密的服务请求发送至对应RSU；RSU在接收到用户的服务请求后，对其进行解密并提取出服务数量K、车辆用户自身位置和需要的服务类型；

S5：RSU获取车辆用户u^*对该RSU通信半径区域的兴趣点的评分情况，计算该车辆用户u^*与RSU的历史车辆用户偏好矩阵中各个车辆用户u_m的相似程度，选择与发送服务请求车辆用户相似度最高的前Q个车辆用户，得到这Q个车辆用户的车辆用户序号集合α；RSU根据车辆用户u^*所需要服务类型，查询得到该RSU通信半径区域内该服务类型所对应的兴趣点，将这些兴趣点序号构成兴趣点集合φ，从历史车辆用户偏好矩阵中提取出集合α中Q个车辆用户对于兴趣点集合φ中各个兴趣点的评分

i^*表示车辆用户u^*所属RSU的序号，m′∈α，d′∈φ，并计算这Q个车辆用户对于各个兴趣点的评分均值

将评分均值

作为车辆用户u^*对兴趣点序号集合φ中各个兴趣点的预计评分p_d′；

S6：RSU根据车辆用户u^*的坐标，计算车辆用户u^*与兴趣点集合φ中各个兴趣点之间的距离l_d′，然后计算得到车辆用户u^*与兴趣点集合φ中各个兴趣点之间的距离参数dis_d′＝r^*-l_d′，r^*表示车辆用户u^*的通信半径；

S7：RSU将车辆用户u^*对于兴趣点集合φ中各个兴趣点的预计评分p_d′和距离参数dis_d′按照预设的权重进行加权求和，得到对各个兴趣点的偏好值t_d′；

S8：RSU将兴趣点集合φ中的各个兴趣点按照偏好值t_d′进行降序排列，选择前K个兴趣点作为推荐兴趣点并向车辆用户u^*进行推荐，车辆用户u^*根据实际需要从中选择一个作为目的地；如果所推荐兴趣点不符合车辆用户u^*的实际需要，车辆用户u^*重新向服务提供商发送服务请求，由服务提供商进行兴趣点推荐。

2.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，所述步骤S4中服务请求的加密与解密采用如下方法：

每个RSU随机设置一个公钥，当车辆用户行驶进入管辖范围内时，RSU为该车辆用户随机生成一个私钥，将RSU公钥与车辆用户的私钥一起发送给对应车辆用户；车辆用户在对所发的服务请求信息进行加密时，首先采用私钥进行加密，然后再用RSU公钥进行加密；RSU在接收到加密后的服务请求时，首先采用RSU公钥进行解密，然后采用对应车辆用户的私钥进行解密。

3.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其特征在于，所述步骤S5中车辆用户u^*与RSU的历史车辆用户偏好矩阵中各个车辆用户u_m的相似度sim(u^*,u_m)的计算公式如下：

其中，J表示车辆用户u^*与车辆用户u_m均评分过的兴趣点的序号集合，

表示车辆用户u^*评分过的兴趣点的序号集合，

表示车辆用户u_m评分过的兴趣点的序号集合，

分别表示车辆用户u^*对兴趣点j和兴趣点j′的评分，

分别表示车辆用户u_m对兴趣点j和兴趣点j″的评分，

表示车辆用户u^*对所有已评分兴趣点的评分均值，

表示车辆用户u_m对所有已评分兴趣点的评分均值。

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