基于位置服务(Location Based Services,LBS)可根据用户的位置和服务请求为其提供极具价值的出行数据,为用户规划最佳的出行路线,方便了人们的日常生活。但是用户在享受多样化的服务时,自身的个人信息很容易被不法攻击者获取,谋取非法利益。随着人们的隐私保护意识逐渐增强,如何在保证用户信息安全的前提下为用户提供优质的服务已成为该领域国内外学者的研究热点。本文对基于位置服务隐私保护的研究现状进行了研究和分析,发现了存在的一些不足,并提出了相应的改进算法,论文的主要研究内容如下:首先,从概念、性能指标和应用服务三方面对位置隐私保护技术进行了详细地分析,总结了目前该领域应用较多的三种系统架构,指出了优缺点。深入研究了传统的位置隐私保护技术:基于政策法、泛化模糊法和加密技术的方案。根据国内外的研究现状重点阐述了路网环境下和路段稀疏环境下研究方案的不足之处。其次,根据现有方案大多数是基于欧式空间下构建的匿名区域,易泄露用户个人信息的情况,提出了一种路网环境下的连续近邻查询安全区域构建方案,考虑了真实的路段环境,通过构造含有多路段的匿名区域来保证l-多样性;根据路网的实时交通状况,将用户在最短时间内可能到达的位置构建到匿名区域内,提高了用户匿名率;在安全区域内,采用比较用户与信息点之间的路网距离和欧氏距离的方法,排除区域内与用户处于异侧路段的信息点,有效阻止了含有背景知识的攻击。相比同类方案,延长了匿名区域的更新时间,有效减少了通信量,提高了用户的位置匿名率。最后,针对用户在稀疏路段难以构建匿名区域以及构建假位置易被识别的情况,提出了一种基于用户偏好选择的假位置生成方案。为了使得生成的假位置更加逼真,采取出现概率较大的历史位置作为假位置候选点;根据皮尔森相关系数和余弦相似度筛选出与用户的方向和速度近似的假位置,防止攻击者对假位置进行排除,挖掘用户有效的信息;为了不暴露用户的请求位置的语义信息,用户可自行要求匿名区域内删除某一类兴趣点类别,保护用户的个人隐私。实验结果表明,该算法生成与用户精确位置较为相似的假位置点,攻击者不易于识别,提高了用户的位置隐私安全度。综上所述,本文对位置隐私保护技术做了深入的研究,并提出了解决路网环境和稀疏路段的有效方案,具有一定的实用价值。在大数据时代,人们对于个人的隐私保护更为看重,因此位置隐私保护研究具有更深远的意义。