检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2015年第11期36卷 2428-2433页

作者：韩军辉卢暾丁向华顾宁复旦大学计算机科学技术学院上海200433 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海200433

能耗社区是以用户为中心、绿色节能为主题的在线社区,它具有用户类别多,不同类别用户行为差别较大以及用户在线行为目的性强等特点.随着社区用户规模扩大,用户产生内容和社区资源不断增多,从而导致社区信息量过载.针对能耗社区的特点和... 详细信息

能耗社区是以用户为中心、绿色节能为主题的在线社区,它具有用户类别多,不同类别用户行为差别较大以及用户在线行为目的性强等特点.随着社区用户规模扩大,用户产生内容和社区资源不断增多,从而导致社区信息量过载.针对能耗社区的特点和其面临的问题,提出一个基于局部敏感哈希技术的能耗社区实时推荐系统.该推荐系统主要包括两个功能模块:1)离线数据处理模块,该模块采用局部敏感哈希技术对整个话题和资源集进行离线聚类处理;2)实时在线推荐模块,该模块及时获取用户在线行为和个人信息,为用户实时推荐感兴趣话题和资源.实验结果表明,本文提出的在线实时推荐系统能够在尽量降低数据处理量的情况下保证推荐质量,并根据用户当前在线行为,实时推荐用户感兴趣的内容.

关键词：能耗社区信息过载实时推荐局部敏感哈希技术

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云环境下代理加密模糊检索研究

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电子科技大学学报 2018年第4期47卷 580-587页

作者：李陶深王翼黄汝维广西大学计算机与电子信息学院广西高校并行分布式计算技术重点实验室

针对云环境下现有的加密模糊检索算法存在着存储容量需求过大的问题,提出了基于局部敏感哈希技术的代理加密模糊检索算法。该算法首先将文件关键词转换成双音节向量形式,利用局部敏感哈希函数(LSH)对所有双音节形式的关键词以及查询关... 详细信息

针对云环境下现有的加密模糊检索算法存在着存储容量需求过大的问题,提出了基于局部敏感哈希技术的代理加密模糊检索算法。该算法首先将文件关键词转换成双音节向量形式,利用局部敏感哈希函数(LSH)对所有双音节形式的关键词以及查询关键词建立原始索引和原始查询,并将原始索引及查询分别加密形成加密索引和陷门;然后利用索引与查询的内积运算实现多个关键词的模糊检索。安全性分析证明所提出的算法在已知密文模型情况下是安全的。实验结果表明,该算法避免了由于索引过大导致存储开销过大的缺陷,有效支持了多个关键词的检索,其加解密性能和模糊检索能力优于对比算法。

关键词：云计算加密检索模糊检索局部敏感哈希技术代理加密

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云环境下支持多用户的保序加密方案

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广西大学学报（自然科学版） 2018年第3期43卷 1044-1052页

作者：李陶深周雄黄汝维广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西高校并行与分布式计算技术重点实验室广西南宁530004

提出一种适用于云环境下多用户场景的保序加密方案(OPESMU)。该方案将多用户问题定位到多对多模型,将原始明文空间随机分割成不同长度的连续区间,通过加密函数对明文进行加密;引入可信的密钥生成中心生成用户密钥和对应的辅助密钥,利用... 详细信息

提出一种适用于云环境下多用户场景的保序加密方案(OPESMU)。该方案将多用户问题定位到多对多模型,将原始明文空间随机分割成不同长度的连续区间,通过加密函数对明文进行加密;引入可信的密钥生成中心生成用户密钥和对应的辅助密钥,利用代理重加密机制将加密后的数据进行重加密,得到的重加密密文允许其他用户用自己的私钥去破解。安全性分析和实验结果验证了OPESMU方案的安全性和有效性。

关键词：云计算加密检索代理加密模糊检索局部敏感哈希技术

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隐私感知的多类型健康数据缺失值预测及应用

隐私感知的多类型健康数据缺失值预测及应用

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作者：孔令贞曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着国家经济蓬勃发展,人民经济水平和生活质量有了很大提升。人们在追求高品质生活的同时,对自身健康状况的关注度也日益提高。在日常生活中,人们往往会通过健康数据来监测自己的健康状况,比如医院里的体检数据、运动手环里的数据、运... 详细信息

随着国家经济蓬勃发展,人民经济水平和生活质量有了很大提升。人们在追求高品质生活的同时,对自身健康状况的关注度也日益提高。在日常生活中,人们往往会通过健康数据来监测自己的健康状况,比如医院里的体检数据、运动手环里的数据、运动健康类软件里的数据等。这些数据是反映人们健康状况的重要依据。在大数据时代,人们获取自身健康数据的方式多样且日益简便,比如可以通过手机软件、穿戴设备来获取自身健康数据。因此,人们的健康数据在逐渐累积。健康数据的重要性不言而喻,但是在现实生活中,由于一些主观和客观原因,比如系统更新、设备故障、操作失误等问题,往往会造成部分数据丢失而出现缺失值。数据丢失是一个十分常见但又十分令人困扰的问题,缺失值的存在可能会使人们的健康信息不完整,从而导致人们的历史健康数据不可用。因此,预测和补全这些缺失值是十分必要的。而在预测和补全用户的健康数据缺失值的过程中,不可避免会涉及到两个主要问题:（1）在预测和补全健康数据缺失值时会用到用户的历史数据,这可能会泄露用户的健康数据,侵犯用户的隐私。（2）用户的健康数据是非常复杂的,这些健康数据一般是多维的,每个维度可能又包含不同的数据类型（例如连续型、离散型、布尔型等）,这就给预测和补全健康数据缺失值带来了极大的挑战。针对以上两个问题,本文进行了一系列探索和研究,旨在保护用户隐私的前提下,对用户的健康数据缺失值进行预测和补全,并将这种方法应用于实际生活当中。以下是本文的具体研究工作:（1）本文将局部敏感哈希算法引入到复杂数据的处理以及缺失值预测补全问题当中。局部敏感哈希技术（Locality-Sensitive Hashing,LSH）是一种高效处理近似近邻搜索的技术,它能够将带有敏感信息的用户数据哈希成不包含隐私或者包含隐私很少的用户索引,从而保护用户隐私。另外,本文在WISDM数据集上将本方法与设计的对比方法进行实验比较,通过衡量几个常用的指标,证明了隐私感知的多类型健康数据缺失值预测方法的有效性。（2）在实际应用中,本文设计开发出一个健康管理系统,并将隐私感知的多类型健康数据缺失值预测方法应用于本系统。本文先对系统进行可行性分析、需求分析（功能需求分析和非功能需求分析）,然后再对系统进行概要设计和详细设计,并利用Java语言和Eclipse开发环境进行软件的开发。

关键词：多类型健康数据缺失值预测隐私保护局部敏感哈希技术

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