随着卫星定位、WIFI和传感器等位置传感技术的广泛应用以及基于位置的服务（Location-based services,LBS）的发展,个人位置数据的收集量不断增加,位置隐私保护受到极大关注。基于位置服务要求用户不断向可能不受信任的服务器报告用户的位置信息,以便根据其位置获取服务,极大可能会导致个人位置信息的泄露,通过这些数据与其他可用信息结合起来,推断出个人敏感信息,导致用户面临隐私泄露的风险。对于用户定期报告其位置的连续查询,攻击者可以通过分析用户快照查询推断出更多有关用户隐私的信息。由于传统欧几里德空间中的位置隐私保护解决方案不了解网络拓扑特性,所以很难应用于道路网络环境。针对连续查询位置服务下出现的位置隐私问题,本文从查询隐私、位置隐私、语义位置隐私三方面进行展开,为用户提供个性化的位置隐私保护;针对目前位置隐私中存在的一些问题,对传统的隐私保护方法进行改进并提出相应的解决方案,因此达到保护用户隐私的目标。本文首先针对连续最近邻（Nearest-neighbor,NN）查询的LBS服务器端工作负载重以及移动用户的等待时间长等问题,提出一种基于第三方可信匿名服务器的连续NN查询缓存解决方案来保护连续LBS中的位置隐私。对于NN查询,提出一种算法加速有效位置区域增长,使匿名服务器构建有效的位置区域;同时结合提出的虚拟选择算法以进一步保护用户的隐私,通过实验进行了性能评估;实验结果表明,该方法明显优于现有的基于第三方可信匿名服务器方法,提高了缓存命中率、降低了服务器负载,并且能有效保护用户的位置隐私。之后针对用户进行连续查询位置请求服务中未考虑语义信息而导致用户敏感语义泄露问题,提出一种保护用户语义和位置连续查询道路网络服务隐私保护算法;即采用离线轨迹聚类算法和语义位置图来隐藏用户的选择,实现对道路网络上客户端的查询隐私、位置隐私和语义位置隐私保护,有效保护客户端的绝对隐私。采用SUMO仿真平台进行实验,通过现有的算法与提出的轨迹聚类和语义位置图的算法进行对比,实验结果表明其性能优于其他现有的算法,验证了算法的有效性。