本發(fā)明涉及一種查詢方法，具體涉及一種基于voronoi多邊形與hilbert曲線編碼的隱私保護(hù)查詢方法，屬于數(shù)據(jù)查詢技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

近年來，基于位置信息的服務(wù)在計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，例如gps導(dǎo)航、空間信息查詢等。這類應(yīng)用多數(shù)基于k近鄰查詢，其模式為服務(wù)提供方在服務(wù)器上存儲所有用戶感興趣對象的信息(包括位置信息)，用戶配置能夠獲取用戶所在地點(diǎn)位置信息(2維經(jīng)緯度坐標(biāo))的設(shè)備(例如gps終端)，通過向服務(wù)提供方發(fā)送用戶當(dāng)前位置，服務(wù)器方返回距用戶當(dāng)前位置最近的k個(gè)對象的相關(guān)信息。這種模式要求用戶必須向服務(wù)提供方發(fā)送其真實(shí)位置信息，隨著用戶對個(gè)體隱私數(shù)據(jù)的日益關(guān)注，出現(xiàn)了用戶在不泄漏自身位置信息情況下獲得k近鄰查詢服務(wù)的應(yīng)用需求，保護(hù)位置隱私的k近鄰查詢成為數(shù)據(jù)庫與信息安全研究的一個(gè)熱點(diǎn)。用戶不泄漏自身位置信息主要表現(xiàn)在兩方面：(1)用戶無需向服務(wù)提供方發(fā)送其真實(shí)位置信息；(2)攻擊者(不可信方)能夠推測出的用戶可能位置的可能性滿足用戶關(guān)于保護(hù)自己位置隱私的要求。

已有的一些技術(shù)和方法多數(shù)采用依賴可信第三方(在線或離線模式)輔助實(shí)現(xiàn)保護(hù)位置隱私的k近鄰查詢，例如：cloaking技術(shù)：用戶將真實(shí)位置及對最小逆推區(qū)域面積的要求發(fā)送到可信第三方，可信第三方為每個(gè)用戶生成包含其位置的矩形區(qū)域，并將矩形發(fā)送到服務(wù)器方，服務(wù)器方返回到矩形內(nèi)點(diǎn)的所有可能k近鄰，可信第三方篩選出真實(shí)結(jié)果，返回客戶端；基于數(shù)據(jù)變換技術(shù)往往依賴于離線第三方將數(shù)據(jù)和查詢轉(zhuǎn)變到一個(gè)新的數(shù)據(jù)空間以保護(hù)用戶的位置隱私信息?；谖恢霉Ｗ璧姆椒?，無需可信第三方參與，采用客戶端發(fā)送假位置，服務(wù)器不斷發(fā)送到假位置的近鄰點(diǎn)供客戶端檢測，直到客戶端找到滿足用戶要求的k個(gè)近鄰對象為止，但該方法存在查詢迭代過程不可控問題，與多數(shù)隱私保護(hù)查詢方法一樣，存在查詢處理效率低的問題。

在保護(hù)用戶位置隱私查詢研究領(lǐng)域，為了保護(hù)查詢者位置隱私不泄露，需要對查詢者的準(zhǔn)確位置進(jìn)行模糊化處理，通過服務(wù)器和查詢客戶端的特殊處理與交互機(jī)制，實(shí)現(xiàn)位置隱私和查詢結(jié)果準(zhǔn)確性的兼顧，這種兼顧往往以查詢性能的損失為代價(jià)。因此，提升查詢性能是保護(hù)位置隱私查詢需要解決的重要問題。

voronoi圖為查詢k近鄰提供了一種快速的方式，每個(gè)voronoi多邊形區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn)的最近鄰poi就是其voronoi多邊形的中心點(diǎn)，根據(jù)voronoi多邊形的鄰接多邊形可以很快地查找到某個(gè)poi的k近鄰voronoi多邊形，在服務(wù)器端構(gòu)建voronoi多邊形的索引可以有效提高服務(wù)器端查詢目標(biāo)對象k近鄰的效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明正是針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，提供一種基于voronoi多邊形與hilbert曲線編碼的隱私保護(hù)查詢方法，

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下，一種基于voronoi多邊形與hilbert曲線編碼的隱私保護(hù)查詢方法，其特征在于，所述查詢方法如下，

(1)存儲有2-維位置坐標(biāo)集t的服務(wù)器對t所在平面s進(jìn)行voronoi多邊形劃分，以t集合中所有poi點(diǎn)為對象構(gòu)建s的voronoi圖；再設(shè)置hilbert曲線參數(shù)n(hilbert曲線階數(shù))和曲線填充起點(diǎn)q(x0,y0)，利用hilbert曲線對s進(jìn)行填充編碼，t集合中坐標(biāo)點(diǎn)的hilbert編碼值為其所在的hilbert單元區(qū)間的中心點(diǎn)的hilbert值；構(gòu)建關(guān)于voronoi多邊形與hilbert曲線編碼(階數(shù)為n)映射關(guān)系的索引樹hilvor(t)；

(2)用戶在客戶端輸入其當(dāng)前真實(shí)位置坐標(biāo)p；客戶端利用與服務(wù)器端相同的hilbert曲線函數(shù)對p進(jìn)行編碼，采用與服務(wù)器端相同的hilbert曲線填充起點(diǎn)q(x0,y0)和編碼階數(shù)n，計(jì)算得到編碼值h(p)，并向服務(wù)器發(fā)起關(guān)于將h(p)的k近鄰查詢請求；

(3)服務(wù)器端在索引樹hilvor(t)上查找h(p)所在的葉子節(jié)點(diǎn)leaf，leaf中存儲的泰森多邊形即為h(p)所在的主voronoi多邊形c，計(jì)算c的最小外接矩形r；

(4)設(shè)置剪枝距離閾值d，初始值為0；查找矩形r的所有k-1近鄰voronoi多邊形，即那些中心點(diǎn)與c的中心點(diǎn)的距離跳數(shù)不超過k-1的voronoi多邊形，對k-1近鄰voronoi多邊形c’，計(jì)算c’的中心距離矩形r頂點(diǎn)的最遠(yuǎn)距離dmax(c,c’)，若dmax(c,c’)>d，則替換剪枝距離當(dāng)前值，即d＝dmax(c,c’)；否則，c’對應(yīng)poi的hilbert曲線編碼加入候選集cas；

(5)服務(wù)器端將查詢結(jié)果cas，返回查詢客戶端；

(6)客戶端對返回的集合cas中的hilbert曲線編碼值根據(jù)參數(shù)q(x0,y0)和n進(jìn)行解碼，獲取hilbert編碼值所對應(yīng)二維點(diǎn)的坐標(biāo)p(x,y)，根據(jù)自身位置p，從cas中查找與p的歐氏距離最小的k個(gè)近鄰位置坐標(biāo)，即目標(biāo)查詢結(jié)果。

作為本發(fā)明的一種改進(jìn)，所述步驟(1)中構(gòu)建關(guān)于voronoi多邊形與hilbert曲線編碼(階數(shù)為n)映射關(guān)系的索引樹hilvor(t)，具體如下，

索引樹生成方法如下：

①生成空b+樹bptree；

②按hilbert曲線編碼值遞增的順序，對每個(gè)編碼值hi執(zhí)行步驟③和④；

③查詢hilbert曲線編碼值hi對應(yīng)位置的最近鄰voronoi多邊形的中心點(diǎn)q；

④如果hi對應(yīng)的voronoi多邊形與上一個(gè)hilbert曲線編碼值hi-1的最近鄰voronoi多邊形不同，則將(hi,q)(hi為key，q為value)作為葉節(jié)點(diǎn)插入到bptree中。

作為本發(fā)明的一種改進(jìn)，所述2-維位置坐標(biāo)集t為服務(wù)器數(shù)據(jù)空間s中所有數(shù)據(jù)對象的集合；真實(shí)位置p位于數(shù)據(jù)空間s中；h(p)的主voronoi多邊形c指h(p)對應(yīng)的hilbert單元格位于c中；兩個(gè)位置點(diǎn)間的距離跳數(shù)指連接兩點(diǎn)的直線段跨越的voronoi多邊形的個(gè)數(shù)。

相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)，(1)該技術(shù)方案提供一種高效的基于voronoi多邊形與hilbert曲線編碼的隱私保護(hù)查詢方法，該方法不僅高效而且很好的保護(hù)了隱私信息，提高了工作效率，由于hilvor(t)索引樹可以離線構(gòu)建，其構(gòu)造時(shí)間可以不計(jì)入查詢過程的整體時(shí)間消耗，服務(wù)器端查詢k近鄰的時(shí)間消耗主要分?jǐn)傇趆ilvor(t)索引樹的搜索和k近鄰候選集的查找，經(jīng)分析驗(yàn)證，本方法查詢速度相對較快，而且由于客服端和服務(wù)器端傳輸?shù)膬?nèi)容均為hilbert編碼值，相對于其他方法而言降低了通信量。

附圖說明

圖1為本發(fā)明系統(tǒng)框架圖；

圖2為本發(fā)明系統(tǒng)處理流程圖；

圖3為本發(fā)明客戶端處理流程圖；

圖4為本發(fā)明服務(wù)器端處理流程圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施實(shí)例中服務(wù)器端2-維數(shù)據(jù)集所在平面區(qū)域voronoi多邊形劃分，及其hilbert曲線編碼示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施實(shí)例的hilvor索引樹示意圖。

具體實(shí)施方式：

為了加深對本發(fā)明的理解，下面結(jié)合附圖對本實(shí)施例做詳細(xì)的說明。

實(shí)施例1：圖1基于位置的信息服務(wù)主要依賴于用戶的真實(shí)位置p和查詢對象的位置，某個(gè)位置的經(jīng)緯度通常采用2維坐標(biāo)即可表示。

本發(fā)明的服務(wù)器存儲了w個(gè)數(shù)據(jù)對象的位置信息，這w個(gè)數(shù)據(jù)對象構(gòu)成2-維數(shù)據(jù)集t；s為包含這w個(gè)數(shù)據(jù)對象和用戶真實(shí)位置p的2維區(qū)域，即用戶真實(shí)位置p為數(shù)據(jù)空間s中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，d表示2-維數(shù)據(jù)空間s中兩點(diǎn)間的歐幾里德距離。

系統(tǒng)框架參見圖1，其中客戶端(用戶使用)內(nèi)嵌與服務(wù)器進(jìn)行無線通信的設(shè)備，服務(wù)器存儲所有數(shù)據(jù)對象信息，并可以對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行查詢檢索，并且客戶端也可以對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行查詢檢索。

參見圖2～圖6，本實(shí)施例中，服務(wù)器端poi個(gè)數(shù)為16(位置的橫縱坐標(biāo)值域?yàn)閇0,1])，hilbert曲線階數(shù)設(shè)置為2，由hilbert曲線c產(chǎn)生16個(gè)編碼值。服務(wù)器端構(gòu)造的voronoi多邊形劃分及hilbert曲線如圖5所示。

(1)根據(jù)hilbert值與voronoi多邊形之間的映射關(guān)系所建立的hilvor索引b⁺樹(b⁺樹秩為3)如圖6所示，hilbert值所對應(yīng)二維坐標(biāo)點(diǎn)所在的voronoi多邊形即為hilbert值所映射的voronoi多邊形，索引樹的中間節(jié)點(diǎn)存儲子樹hilbert值的邊界值，葉子節(jié)點(diǎn)存儲hilbert值及其映射的voronoi多邊形。

(2)客戶端發(fā)起查詢請求，用戶的位置坐標(biāo)為p(0.2,0.6)，其以(0.125,0.125)為曲線填充起點(diǎn)的2階hilbert編碼h(p)＝4，向服務(wù)器端發(fā)起h(p)＝4和k＝3的近鄰查詢請求；

(3)服務(wù)器端根據(jù)用戶發(fā)送的hilbert值4，在hilvor索引樹中查找其所在的voronoi多邊形(對象p5所在的voronoi多邊形)，將p5的hilbert編碼值h(p5)添加到候選結(jié)果集s中；

(4)服務(wù)器端繼續(xù)查找p5所在voronoi多邊形的2(即k-1)近鄰voronoi多邊形，并將中心點(diǎn)的hilbert編碼值添加到候選結(jié)果集s，與p5的距離在兩跳以內(nèi)的voronoi多邊形的中心點(diǎn)為{p1,p2,p3,p4,p6,p7,p8,p9,p10,p15}，最后結(jié)果s＝{h(p5),h(p1),h(p2),h(p3),h(p4),h(p6),h(p7),h(p8),h(p9),h(p10),h(p15)}；

(5)服務(wù)器端將s返回客戶端；

(6)客戶端對候選結(jié)果集s進(jìn)行hilbert解碼(參數(shù)：曲線填充起點(diǎn)(0.125,0.125),階數(shù)n＝2)，獲得s中hilbert值對應(yīng)的二維坐標(biāo)，計(jì)算查找距離p最近的3個(gè)位置坐標(biāo)，確定p的3-近鄰為{p3,p5,p6}

以下對本發(fā)明服務(wù)器端的k近鄰查詢效率進(jìn)行分析。

有如下結(jié)論：

1.任意平面位置坐標(biāo)p的hilbert編碼值對應(yīng)的主voronoi多邊形有且只有一個(gè)(不考慮邊界上的坐標(biāo)點(diǎn))。

證明：hilbert曲線的階為n，轉(zhuǎn)換后的空間維數(shù)為2，則h(p)∈[0,2²ⁿ-1]。由于hilbert曲線編碼在[0,2²ⁿ-1]上是連續(xù)且單調(diào)的，所以h(p)是唯一的。又由于voronoi多邊形劃分覆蓋了整個(gè)平面區(qū)域s，則必定存在某個(gè)voronoi截?cái)鄅ilbert曲線得到的編碼區(qū)間包含點(diǎn)p的編碼。因此點(diǎn)p的主voronoi多邊形是必然存在的。由voronoi多邊形劃分性質(zhì)可知，對給定平面進(jìn)行voronoi多邊形劃分后，生成的各個(gè)voronoi多邊形互不相交，可以推出p的主voronoi多邊形有且只有一個(gè)。

2.服務(wù)器端生成查詢用戶k近鄰候選結(jié)果集的時(shí)間復(fù)雜度為

證明：服務(wù)器端在查詢最近鄰的過程中僅需對hilvor索引檢索一次，確定主voronoi多邊形及其最小外接矩形r，查詢b⁺樹索引的時(shí)間復(fù)雜度為o(n)，n為hilbert曲線函數(shù)的階數(shù)；隨后，查找r的k-1近鄰voronoi多邊形過程，采用二分查找法遞歸搜索，時(shí)間代價(jià)為其中m為候選voronoi多邊形數(shù)，w為服務(wù)器端查詢對象的總數(shù)；在r的每個(gè)方向計(jì)算voronoi多邊形中心與r頂點(diǎn)、邊距離的時(shí)間消耗為8m。因此，總的時(shí)間復(fù)雜度為考慮m與屬于同一數(shù)量級，故服務(wù)器端生成查詢用戶k近鄰候選結(jié)果集的時(shí)間復(fù)雜度為

需要說明的是上述實(shí)施例，并非用來限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上所作出的等同變換或替代均落入本發(fā)明權(quán)利要求所保護(hù)的范圍。