移动社交网络为人们的生活带来了极大的便利，但用户在享受这些服务带来便利的同时，个人位置隐私受到了严重威胁。首先对用户位置隐私保护需求进行了形式化描述，继而针对用户的敏感兴趣点泄露问题，提出了一种情景感知的隐私保护方法。该方法将位置信息、社交关系、个人信息引入到知识构建算法中以计算兴趣点间的相关性，并利用该相关性及时空情景实时判断发布当前位置是否会泄露用户隐私，进而实现了隐私保护与服务可用性间的平衡。最后通过仿真实验验证了该方法的有效性。

移动社交网络平台中顾客参与行为的驱动因素研究——以微信网络市场营销活动为例.docx

基于差分隐私的移动社交网络技术软件工程研究.docx

陌生人—移动社交网络应用App设计.pdf

基于位置的移动社交网络数据集：gowalla,可用与机器学习模型训练。Gowalla is a location-based social network created in 2009: consists of 196,591 nodes and 950,327 edges, its users check-in at places through their mobile devices. Checkins are Shared with friends: As a consequence, friends can check where a user is or has been. Go

基于认知心理学的移动社交网络信息架构设计研究_李维杰.caj