近年来,随着社会网络服务和移动智能应用的飞速发展,社会网络数据总量呈现了爆炸式的增长,由于数据在发布过程中存在隐私泄露的风险,导致用户人身财产安全遭到严重的威胁,因此敏感关系隐私保护作为社会网络中一项重要的隐私保护问题受到了政府有关部门的高度关注,也迅速地成为了数据库隐私保护领域的新兴研究热点。针对当前社会网络中敏感关系预测和保护过程中存在的推演机制简单、预测指标单一和保护方法不完善等问题,本文提出基于时空轨迹特性的敏感关系隐私保护算法,通过启发式用户签到点替换策略来防止敏感关系隐私泄露。首先,详细的阐述了基于时空特性的敏感关系隐私保护推演机制并定义了隐私推演及保护过程中涉及的相关术语,包括敏感关系链接推演机制、基于时空轨迹特性的用户相似度计算方法以及信息损失函数等,为基于时空轨迹特性的敏感关系隐私推演及保护技术的实施打下基础。其次,提出了基于时空轨迹特性的敏感关系隐私保护算法。在该算法中,设计了启发式规则来评估数据替换操作在推演敏感关系贡献度和信息损失方面的影响,从而实现了敏感关系隐私信息的保护,同时也保证了较高的数据可用性。最后,基于真实已发布的社会网络数据进行了实验分析测试,实验室测试的结果表明本文所提出的基于时空轨迹特性的敏感关系隐私信息保护算法具有良好的实用性、高效性和社会网络地图数据发布的高可用性。