随着科学技术的发展,移动设备和位置感应技术相结合,催生了许多基于位置服务的应用程序,这些应用程序在日益积累中产生了大量的位置数据信息。位置数据反映了个人的行为活动,在进行数据发布时可能会泄露用户的个人隐私,于是在数据发布时需要一种强有力的隐私保护机制。差分隐私作为一种新型的隐私保护框架,在数据发布方面得到了快速发展和应用,取得了丰硕的研究成果,然而处理二维地理空间数据时仍存在以下亟待解决的问题:现有基于网格划分的数据发布方法简单有效,效果显著,但是在均衡噪声误差和均匀假设误差方面还有较大的提升空间;移动社交网络的位置数据常常具有分布不均匀特点,现有的差分隐私发布算法均不能很好的利用数据分布特征,在数据分布不均匀时产生巨大的查询误差,影响了发布数据的可用性。针对以上问题,本文从以下三个方面开展了相关的研究工作:(1)本文首先分析了基于自适应网格划分的发布方法,针对其在数据分布不均匀的时候产生大量稀疏单元格的问题,提出了基于后置处理的自适应网格划分方法。该方法的主体思路是:在自适应网格划分之后,为了减少单元格的数目,以及噪音误差的产生,选择k个稀疏单元格进行相邻性合并,在合并后的单元格内添加噪音,得到发布数据集。最后通过大量实验验证了后置处理的方法在数据分布不均匀的情况下,能大幅度减少稀疏单元格数目,从而降低了噪音误差,提高了发布数据的可用性。(2)在上一个工作的基础上,为了进一步均衡噪音误差和均匀假设误差的关系,本文提出了基于自底向上单元格合并的数据发布方法。该方法首先进行一次精细的均匀网格划分,然后根据单元格的邻接密度自底向上进行合并,在合并的区块中添加噪音得到发布数据集。最后通过和自适应网格及其后置处理的改进算法进行实验对比,验证了基于自底向上合并方法在降低查询误差方面具有显著的优越性,在数据稀疏的情况下效果尤为明显。但该数据发布方法也在一定程度上降低了查询效率。(3)结合前两项工作,为了进一步提高查询效率,本文提出了基于混合树结构的差分隐私数据发布方法。该方法在整体划分上采用树的索引结构,而在叶子结点则采用网格结构进行划分,使得基于混合树结构的差分隐私数据发布方法既具有树索引结构查询效率高的特点,又能利用网格结构均衡噪音误差和均匀假设误差,提高发布数据的可用性。最后通过实验验证了基于混合树结构的差分隐私数据发布方法相对于网格结构的数据发布方法,显著地提高了查询效率。