随着无线通信技术、空间数据库技术、空间定位技术的快速发展，以及具有定位功能的无线手持设备的大量普及，促使基于位置的服务（Location-based services）越来越流行。基于位置的服务因其种类广泛、密切联系生活和即时性等特性而受到越来越多人的青睐。基于位置的服务日益渗透到我们生活的各个方面，影响着我们生活、工作和学习方式。然而，基于位置的服务给人们带来巨大便利的同时也暗含位置隐私的泄露。位置隐私保护的目的在于让人们既能够享受高质量的基于位置的服务，又不泄露自己的位置隐私，这需要在享受服务和位置隐私保护之间寻找均衡点。本文主要针对基于位置的服务中用户位置隐私保护的问题进行了研究，并且对基于隐私保护的连续最近邻查询问题进行了探究，主要工作包括以下几个方面。1.位置隐私保护系统框架和位置K-匿名模型的确立。本文研究的位置隐私保护系统框架为中心服务器结构，其包括移动用户客户端，匿名器以及位置数据库服务器。客户端发出服务请求和隐私要求，匿名器动态管理移动用户的位置信息并且为其提供隐私保护，位置数据库服务器响应移动用户发出的服务请求。位置K-匿名模型用来动态构建移动用户的隐私要求，匿名器依据K-匿名模型为移动用户构建匿名区域从而保护移动用户的位置隐私。2.本文提出了两种基于中心服务器结构的匿名算法。基于中心服务器结构的匿名算法要求及时性和高效性，现有算法花费较长的匿名时间，并且匿名准确度不高。为了解决现有算法的不足之处，本文提出两种匿名算法即QFC和SWC。与现有匿名算法对比，QFC匿名算法在准确度一致的情况下，可以显著地减少匿名时间；另一种基于步进式的匿名算法SWC在牺牲一定的时间成本情况下，可以显著地提高匿名的精度。实验可以证明新提出的两种匿名算法的有效性。3.提出了能够有效处理具有隐私保护的连续最近邻查询算法。隐私性连续最近邻查询在位置隐私系统框架下等价于基于匿名区域的最近邻查询。位置数据库服务器以快照方式处理这样的查询将导致较高的CPU开销，尤其是当移动用户数目激增时，现有算法表现差强人意。为此本文提出了一种基于重用技术的查询更新算法—RLPCNN。该算法利用相邻时刻查询结果集的相似性来减少计算成本，从而实现答案集的快速更新，大大加快系统响应时间。实验结果表明了本文提出的算法的有效性。