随着Web2.0和Mobile2.0的发展和融合,大量的社会性软件与移动平台有效地编织在一起,创造出了一种新的产物——移动社会性软件系统(Mobile Social Software,MoSoSo)。在系统中,用户由原来的被动的信息接受者转变成了主动的内容创造者。他们可以随时随地的使用移动设备制造或者分享信息,如在旅行中的图片、随时随地的感想等;可以在集体分享与协作中进行社会交互,共同发展自己的人际关系,如查找离自己最近的兴趣相同的朋友等,用户利用自己几乎不变的物理近邻设备就可以享受到一个广泛的新的社会交互服务。然而,不幸的是,在用户享受移动社会性软件系统提供的各种服务的同时,也增加了用户对自己重要隐私信息的担忧。因为用户在获得服务之前,必须周期性的向服务的提供者发送位置更新信息,以此来协调用户之间的交互。而通常这些位置信息都集中的存储在一个管理区域,恶意的攻击者通过窃听位置信息传输通道等方式可以收集到大量关于用户原始的位置信息,并计算推理获取与位置信息相关的个人隐私信息,如通过获取的位置信息可以获知用户的生活方式等。因此,如何在移动社会性软件系统中保护用户的位置隐私信息具有越来越重要的意义。本文通过应用复杂系统研究相关的理论和分析方法对移动社会性软件系统的典型特征进行整体分析和研究,构建出移动社会性软件系统模型;并在此模型的基础上针对移动社会性软件系统中的位置隐私问题,进行较为深入的研究。本文的主要工作集中在以下几个方面:第一,给出移动社会性软件系统的定义。应用复杂系统研究相关的理论和分析方法,对一些典型的移动社会性软件系统进行动态和整体研究,总结出它们所共有的典型特征,给出一个符合本研究讨论语境的移动社会性软件系统定义。第二,构建基于复杂性理论的移动社会性软件系统模型。在了解移动社会性软件系统的本质特征基础上,通过对复杂性理论中局域世界演化网络建模方法的改进,提出了移动社会性软件系统的动态模型。第三,提出一种适合移动社会性软件系统的Peer-to-Peer(P2P)位置匿名算法。以位置k-匿名模型为基础,基于分布式结构提出了一种移动社会性软件系统中的Peer-to-Peer位置匿名算法。在算法中引入了复杂性理论中复杂网络度的概念决定查找用户的方式(单跳或多跳)。同时,为了避免可能的隐私泄露还提出了一种中心位置调整算法。最后,仿真验证。基于NS-2中的无线移动模型对移动社会性网络进行模拟,在计算机上运行该模型,并对运行的输出结果进行分析,验证提出算法的正确性和可行性。