Privacy preserving path recommendation for moving user on location based service

With the increasing adoption of location based services, privacy is becoming a major concern. To hide the identity and location of a request on location based service, most methods consider a set of users in a reasonable region so as to confuse their requests. When there are not enough users, the cloaking region needs expanding to a larger area or the response needs delay. Either way degrades the quality-of-service. In this paper, we tackle the privacy problem in a predication way by recommending a privacy-preserving path for a requester. We consider the popular navigation application, where users may continuously query different location based servers during their movements. Based on a set of metrics on privacy, distance and the quality of services that a LBS requester often desires, a secure path is computed for each request according to user's preference, and can be dynamically adjusted when the situation is changed. A set of experiments are performed to verify our method and the relationship between parameters are discussed in details. We also discuss how to apply our method into practical applications. © 2013 IEEE.published_or_final_versio

Enhancing Location-Based Social Media Network Services with Semantic Technologies: A Review

Today’s location-based social media services have gone beyond mere sharing users’real-time locationsvia internet, they now serve as the bridge between the real world and the online world. Location-based social media application can now recommend point of interest to users based on geographical information and user’s profile gatheredon social media networks. Semantic web technology provides tools,platforms and techniques to extract meaning, processand integrate structure datafrom the social web and other sources.The rapid increasein number of social media networks and theenormous amount of geographical and social data flow across mobile and web platforms, have not only provided rich data source for web applications but also help developers to facilitate location-based social media services. However, unprecedented amount of noise and unstructured data exist on these networks, making knowledge representation, point of interest recommendation and precision of search engine results cumbersome processes.In this paper, we presentreview of various semantic technologies that could bedeployed to enhance location-based social media services with emphasis on architectures, tools, supporting technologies and the pros and cons of each of these technologies

Handling location uncertainty in probabilistic location-dependent queries

Location-based services have motivated intensive research in the field of mobile computing, and particularly on location-dependent queries. Existing approaches usually assume that the location data are expressed at a fine geographic precision (physical coordinates such as GPS). However, many positioning mechanisms are subject to an inherent imprecision (e.g., the cell-id mechanism used in cellular networks can only determine the cell where a certain moving object is located). Moreover, even a GPS location can be subject to an error or be obfuscated for privacy reasons. Thus, moving objects can be considered to be associated not to an exact location, but to an uncertainty area where they can be located. In this paper, we analyze the problem introduced by the imprecision of the location data available in the data sources by modeling them using uncertainty areas. To do so, we propose to use a higher-level representation of locations which includes uncertainty, formalizing the concept of uncertainty location granule. This allows us to consider probabilistic location-dependent queries, among which we will focus on probabilistic inside (range) constraints. The adopted model allows us to develop a systematic and efficient approach for processing this kind of queries. An experimental evaluation shows that these probabilistic queries can be supported efficiently

A Knowledge-Based Approach to Enhance Provision of Location-Based Services in Wireless Environments

Location-Based Services (LBS) are attracting a great interest with the fast expansion of mobile computing nowadays. These services use the user location to customize the offered information. However, most of those services are designed for specific scenarios and goals with implicit knowledge about the application context. As a consequence, hundreds of them are available (even with the same purpose). So, it is difficult for users to choose the most suitable service as they are in charge of knowing/finding the services which will be interesting for them, and handle the information that such services need. In this paper, we present an approach to handle LBS for mobile users which relieves them from knowing and managing the knowledge related to such services. This approach consists of a proposal for the modeling of such information as ontologies, which are handled by an agent-based architecture. Also, we propose to maintain updated the knowledge each mobile device contains by leveraging the exchange of information with others. For accessing the local knowledge, we present an SPARQL-like query language which avoids the ambiguities of natural language. Finally, we propose an approach to translate the user information needs into formal requests expressed in this query language, which could be later processed against the knowledge repositories to obtain the results the user needs

Semantic Keyword-based Search on Heterogeneous Information Systems

En los últimos años, con la difusión y el uso de Internet, el volumen de información disponible para los usuarios ha crecido exponencialmente. Además, la posibilidad de acceder a dicha información se ha visto impulsada por los niveles de conectividad de los que disfrutamos actualmente gracias al uso de los móviles de nueva generación y las redes inalámbricas (e.g., 3G, Wi-Fi). Sin embargo, con los métodos de acceso actuales, este exceso de información es tan perjudicial como la falta de la misma, ya que el usuario no tiene tiempo de procesarla en su totalidad. Por otro lado, esta información está detrás de sistemas de información de naturaleza muy heterogénea (e.g., buscadores Web, fuentes de Linked Data, etc.), y el usuario tiene que conocerlos para poder explotar al máximo sus capacidades. Esta diversidad se hace más patente si consideramos cualquier servicio de información como potencial fuente de información para el usuario (e.g., servicios basados en la localización, bases de datos exportadas mediante Servicios Web, etc.). Dado este nivel de heterogeneidad, la integración de estos sistemas se debe hacer externamente, ocultando su complejidad al usuario y dotándole de mecanismos para que pueda expresar sus consultas de forma sencilla. En este sentido, el uso de interfaces basados en palabras clave (keywords) se ha popularizado gracias a su sencillez y a su adopción por parte de los buscadores Web más usados. Sin embargo, esa sencillez que es su mayor virtud también es su mayor defecto, ya que genera problemas de ambigüedad en las consultas. Las consultas expresadas como conjuntos de palabras clave son inherentemente ambiguas al ser una proyección de la verdadera pregunta que el usuario quiere hacer. En la presente tesis, abordamos el problema de integrar sistemas de información heterogéneos bajo una búsqueda guiada por la semántica de las palabras clave; y presentamos QueryGen, un prototipo de nuestra solución. En esta búsqueda semántica abogamos por establecer la consulta que el usuario tenía en mente cuando escribió sus palabras clave, en un lenguaje de consulta formal para evitar posibles ambigüedades. La integración de los sistemas subyacentes se realiza a través de la definición de sus lenguajes de consulta y de sus modelos de ejecución. En particular, nuestro sistema: - Descubre el significado de las palabras clave consultando un conjunto dinámico de ontologías, y desambigua dichas palabras teniendo en cuenta su contexto (el resto de palabras clave), ya que cada una de las palabras tiene influencia sobre el significado del resto de la entrada. Durante este proceso, los significados que son suficientemente similares son fusionados y el sistema propone aquellos más probables dada la entrada del usuario. La información semántica obtenida en el proceso es integrada y utilizada en fases posteriores para obtener la correcta interpretación del conjunto de palabras clave. - Un mismo conjunto de palabras pueden representar diversas consultas aún cuando se conoce su significado individual. Por ello, una vez establecidos los significados de cada palabra y para obtener la consulta exacta del usuario, nuestro sistema encuentra todas las preguntas posibles utilizando las palabras clave. Esta traducción de palabras clave a preguntas se realiza empleando lenguajes de consulta formales para evitar las posibles ambigüedades y expresar la consulta de manera precisa. Nuestro sistema evita la generación de preguntas semánticamente incorrectas o duplicadas con la ayuda de un razonador basado en Lógicas Descriptivas (Description Logics). En este proceso, nuestro sistema es capaz de reaccionar ante entradas insuficientes (e.g., palabras omitidas) mediante la adición de términos virtuales, que representan internamente palabras que el usuario tenía en mente pero omitió cuando escribió su consulta. - Por último, tras la validación por parte del usuario de su consulta, nuestro sistema accede a los sistemas de información registrados que pueden responderla y recupera la respuesta de acuerdo a la semántica de la consulta. Para ello, nuestro sistema implementa una arquitectura modular permite añadir nuevos sistemas al vuelo siempre que se proporcione su especificación (lenguajes de consulta soportados, modelos y formatos de datos, etc.). Por otro lado, el trabajar con sistemas de información heterogéneos, en particular sistemas relacionados con la Computación Móvil, ha permitido que las contribuciones de esta tesis no se limiten al campo de la búsqueda semántica. A este respecto, se ha estudiado el ámbito de la semántica de las consultas basadas en la localización, y especialmente, la influencia de la semántica de las localizaciones en el procesado e interpretación de las mismas. En particular, se proponen dos modelos ontológicos para modelar y capturar la relaciones semánticas de las localizaciones y ampliar la expresividad de las consultas basadas en la localización. Durante el desarrollo de esta tesis, situada entre el ámbito de la Web Semántica y el de la Computación Móvil, se ha abierto una nueva línea de investigación acerca del modelado de conocimiento volátil, y se ha estudiado la posibilidad de utilizar razonadores basados en Lógicas Descriptivas en dispositivos basados en Android. Por último, nuestro trabajo en el ámbito de las búsquedas semánticas a partir de palabras clave ha sido extendido al ámbito de los agentes conversacionales, haciéndoles capaces de explotar distintas fuentes de datos semánticos actualmente disponibles bajo los principios del Linked Data