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基于用户需求的内容分发点对点网络系统研究

软件学报 2014年第1期25卷 98-117页

作者：张玉洁何明孟祥武智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京邮电大学北京100876 北京邮电大学计算机学院.北京100876

点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一.为用户推荐有价值的资源,提高用户资源定位的准确率和分发效率,是CDN-P2P技术面临的巨大挑战.从用户需求的角度出发,综述了近年来CDN-P2P领域的研究状况:讨论了用户需求并介绍了需... 详细信息

点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一.为用户推荐有价值的资源,提高用户资源定位的准确率和分发效率,是CDN-P2P技术面临的巨大挑战.从用户需求的角度出发,综述了近年来CDN-P2P领域的研究状况:讨论了用户需求并介绍了需求获取方法;对基于用户需求的CDN-P2P系统模型、节点特征及用户相似性、用户之间的相互关系、节点安全性和搜索机制等进行了对比讨论和概括总结;对基于用户需求CDN-P2P领域存在的难点和热点问题作了深入的剖析;最后给出了基于用户需求的CDN-P2P系统的发展趋势及其展望.

关键词：用户需求 CDN-P2P 需求获取用户相似性用户信任度

安全与成本感知的实例密集型云工作流调度方法

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计算机集成制造系统 2017年第5期23卷 955-962页

作者：文一凭窦万春刘建勋陈爱民周旻昊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭411201 湘潭市规划信息技术研究中心湖南湘潭411000 湖南华菱湘潭钢铁有限公司湖南湘潭411201

针对现有实例密集型云工作流调度方法未考虑安全需求及未引入实例的不足,构建了相应的调度模型,并通过借鉴信任管理的思想,提出基于用户信任度的工作流实例方面处理策略以及一种安全与成本感知的实例密集型云工作流调度算法(SC-ICW)。... 详细信息

针对现有实例密集型云工作流调度方法未考虑安全需求及未引入实例的不足,构建了相应的调度模型,并通过借鉴信任管理的思想,提出基于用户信任度的工作流实例方面处理策略以及一种安全与成本感知的实例密集型云工作流调度算法(SC-ICW)。该算法可在满足截止时间与安全需求约束的前提下优化执行成本,并减少实例方面处理可能引发的安全风险。通过仿真实验说明了该算法的有效性。

关键词：实例密集型云工作流安全成本用户信任度调度

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基于抽样的垃圾短信过滤方法

计算机应用研究 2009年第3期26卷 933-935页

作者：钟延辉傅彦陈安龙关娜电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054

现有垃圾短信过滤系统主要采用对短信进行逐条分析判断的技术,因此处理的效率比较低。针对这一过滤技术的不足,提出了一个基于抽样的垃圾短信过滤方法,该方法引入用户信任度的概念,根据用户的信任度对用户发送的短信进行抽样过滤,极大... 详细信息

现有垃圾短信过滤系统主要采用对短信进行逐条分析判断的技术,因此处理的效率比较低。针对这一过滤技术的不足,提出了一个基于抽样的垃圾短信过滤方法,该方法引入用户信任度的概念,根据用户的信任度对用户发送的短信进行抽样过滤,极大地提高了处理效率。

关键词：及内容过滤技术) 较之单一的过滤方法在准确率和效率上有很大的提高.关键词:垃圾短信用户信任度抽样过滤文本分类

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基于RBAC的两级访问控制模型及应用研究

基于RBAC的两级访问控制模型及应用研究

作者：梁泽梅陕西师范大学

学位级别：硕士

企业信用数据共享平台是利用现代信息技术和网络技术,依托现有的网络基础资源,按照安全、高效、可靠的信用数据交换标准和规范,实现企业和个人信用信息在行政机关、司法机关、金融机构、公共事业单位及相关组织之间跨部门开放共享和归... 详细信息

企业信用数据共享平台是利用现代信息技术和网络技术,依托现有的网络基础资源,按照安全、高效、可靠的信用数据交换标准和规范,实现企业和个人信用信息在行政机关、司法机关、金融机构、公共事业单位及相关组织之间跨部门开放共享和归集整合,并以此为基础,建立完善的信用信息资源开发应用系统,根据社会需要,提供多层次的信用信息服务,推动我省社会信用体系建设的快速发展。为了保证平台的网络安全和保证系统的安全被访问,为此本文设计了企业信用数据共享平台子系——权限系统（简称企业信用权限系统）,以此来保证系统的安全。本文首先介绍了关于访问控制的国内外研究现状,以及几种常用的访问控制策略和模型,包括基于任务的访问控制、基于角色的访问控制和基于角色的访问控制,并对其进行比较。主要做了以下工作第一,结合企业信用数据共享平台的需求,设计了基于RBAC的两级访问控制模型。在模型中给出了两级权限的概念,将传统的权限详细划分为模块级权限和数据级权限,一个模块级权限包含一个或者多个数据级权限,将模块级权限和数据级权限的关联起来。权限的划分在RBAC的模型中具有举足轻重的位置,划分过细,会导致权限过多;划分过粗,无法很好的区分用户的权限。两级权限的划分,使访问控制权限更加细粒化,实现现实世界中等级式权限体制。角色继承分为私有、保护和公有三种类型,根据面向对象的思想,将角色的权限分为私有权限、保护权限以及公有权限。在权限的基本信息中,定义一个深度的变量。用一个变量深度来区别权限继承的方式,假如深度值为0,代表此角色的该项权限为私有权限,不允许继承;假如为无穷大,代表此角色的该项权限为公有权限,允许无限继承;假如为正值,代表此角色的该项权限为保护权限,允许继承,但是继承的次数为深度量的值决定。第二,在模型中引入了用户信任度。企业信用数据共享平台的主要功能是实现企业和个人信用信息在行政机关、司法机关、金融机构、公共事业单位及相关组织之间跨部门开放共享和归集整合,为了保证平台的信任性,对于系统的信任性提出了要求。因此再综合各种因素后,给出了用户信任度的定义。将用户分为基本信任度、直接信任度和推荐信任度。基本信任度根据用户登录的时间、IP、次数等因素可以得出。在计算直接信任度和推荐信任度的中,引入了贝叶斯估计理论,贝叶斯估计理论能够根据先验信息和样本信息推出后验信息,在计算用户信任度的时候,把用户可能发生的行为作为一个假设,将行为对系统进行操作的概率设为服从均匀分布U（0,1）,即先验信息,成为这个假设为贝叶斯假设,再把用户历史访问记录作为样本信息,就可以推断出用户的未来行为的信息,即用户信任度。第三,结合模基于RBAC的两级访问控制模型,在文章中给出了访问控制和角色继承等基本算法。第四,将模型应用于企业信用数据共享平台中,给出了具体的设计和实现。企业信用权限系统,方便系统管理员对用户访问控制的管理,用户信任性在一定程度上保护了系统的安全访问性,论证了设计方案在企业信用权限系统的可行性。

关键词： RBAC 访问控制信用用户信任度

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基于区块链的共享数据访问控制研究

基于区块链的共享数据访问控制研究

作者：潘启青南京邮电大学

学位级别：硕士

由于数据信息的快速增长,大数据时代已经到来,各部门、组织之间的数据共享已经成为了信息交流的一种重要方式。良好的数据交互方式可以为用户提供便捷的数据共享和保障访问过程的安全性。在实际应用中,不同机构之间可以直接进行数据访问... 详细信息

由于数据信息的快速增长,大数据时代已经到来,各部门、组织之间的数据共享已经成为了信息交流的一种重要方式。良好的数据交互方式可以为用户提供便捷的数据共享和保障访问过程的安全性。在实际应用中,不同机构之间可以直接进行数据访问,也可以利用云服务器进行存储和共享。这些方式在一定程度上提高了检索的效率和扩大了存储空间,但访问过程中的安全性还存在隐患。集中式的管理方法不能有效的抵抗外来攻击的风险,这将有可能导致有价值的共享数据被完全公开。因此,如何保障数据的机密性、抵抗各种安全隐患和减少隐私泄露的风险,是共享数据过程中首要考虑的问题。本文从去中心化、用户信用度和属性加密三个方面,对数据的访问控制模型进行研究。主要工作如下:针对当前访问控制中用户权限不能随着时间动态变化和访问控制合约中存在的安全性问题,提出了一种以基于角色的访问控制模型为基础,同时基于区块链和用户信用度的访问控制模型。首先,角色发布组织分发角色给相关用户,并把访问控制策略通过智能合约的方式存储在区块链中,该合约设定了访问信用度阈值,合约信息对系统内任何服务提供组织都是可验证、可追溯且不可篡改的。其次,该模型根据用户的当前信用度,历史信用度和推荐信用度评估出最终信用度,并根据最终信用度获得对应角色的访问权限。最后,当用户信用度达到合约设定的信用度阈值时,用户就可以访问相应的服务组织。通过实验结果表明,该模型在安全访问控制上,具有一定的细粒度、动态性和安全性。为了提高共享数据的安全性,降低访问过程中的计算开销,提出了一种基于区块链和分层属性加密的访问控制模型,模型中包含数据拥有者、数据访问者、可信授权中心、云服务提供商、代理服务器和智能合约。此模型能够保证数据传输中的安全性、降低系统的加解密开销和存储消耗,也可以通过代理服务器,减少用户的解密开销。经验证分析证明,具有一定的可行性和实用性。总之,本文提出的基于区块链的共享数据访问控制研究,可以为共享数据平台提供去中心化的管理方式和安全的访问控制模式,不仅可以提升系统的运行效率,更可以有效解决共享数据中所存在的问题,且实用性更强。

关键词：访问控制区块链智能合约分层属性加密用户信任度

结合用户聚类与改进相似性的协同过滤推荐算法研究

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结合用户聚类与改进相似性的协同过滤推荐算法研究

作者：顾明星河北工程大学

学位级别：硕士

随着网络的发展与普及,以用户和商品为核心的信息生产模型使得信息量迅速增长,人类进入了信息过载的大数据时代。个性化推荐技术作为解决信息过载最有效手段之一,已经受到广泛关注和运用。其中,协同过滤算法的应用最为成功,算法通过对... 详细信息

随着网络的发展与普及,以用户和商品为核心的信息生产模型使得信息量迅速增长,人类进入了信息过载的大数据时代。个性化推荐技术作为解决信息过载最有效手段之一,已经受到广泛关注和运用。其中,协同过滤算法的应用最为成功,算法通过对比用户间的行为信息来挖掘个人的兴趣偏好,其中对用户相似性的计算最为关键。但严重的数据稀疏性,以及传统协同过滤算法在计算相似性时只考虑用户的评分相似度,这使得算法在实际应用中面临着相似性计算不精确、推荐质量较低的问题。为了缓解上述问题,本文做了如下工作:(1)针对传统协同过滤算法由于严重的数据稀疏性、评分相似度计算不够精确导致推荐性能较差的问题,本文提出了一种基于用户聚类和改进评分相似度的协同过滤算法。首先,利用K-means++算法对用户进行聚类,将每位用户划分到相应的簇内,以减少对近邻用户的搜索空间,从而降低数据稀疏性;其次,在传统的评分相似度中增加用户对项目的评分时间因素,增强用户最近访问商品的协同推荐能力;最后,引入热门商品的惩罚因子,减少热门商品和很多普通商品相似的状况,从而提高用户评分相似度计算的准确性,改善算法的推荐效果。(2)针对协同过滤算法在计算用户相似性时,仅注重用户评分相似度,导致预测准确性不佳的问题,本文进一步挖掘用户间的信任关系对用户相似性的作用,分析了传统用户信任度计算的不足点并加以改进。首先,增加用户评分可信度以提升用户信任的可靠性;其次,在传统的用户信任度计算方法中增加用户交互响应因子,以提高用户信任度计算的准确性;最后,将改进的用户信任度与改进的用户评分相似度进行融合,综合考虑信任度与评分相似度两种因素对目标用户近邻集的筛选作用,从而进一步提高推荐算法的预测效果。为了验证提出算法的有效性,在公开的数据集上分别开展相关实验,并进行对比分析,结果表明本文提出的算法能有效改善传统协同推荐算法预测性能。

关键词：推荐算法协同过滤属性聚类数据稀疏评分相似度用户信任度

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基于用户特征与时间权重的电影推荐算法研究

基于用户特征与时间权重的电影推荐算法研究

作者：王琰安徽理工大学

学位级别：硕士

在大数据背景下,人们更加难以从海量的信息中快速地获取自己感兴趣的信息。推荐系统的出现不仅为用户提取有价值的信息,还使得信息被合理化利用。目前协同过滤算法是应用较为广泛的推荐算法之一。然而传统的协同过滤算法在推荐时忽略了... 详细信息

在大数据背景下,人们更加难以从海量的信息中快速地获取自己感兴趣的信息。推荐系统的出现不仅为用户提取有价值的信息,还使得信息被合理化利用。目前协同过滤算法是应用较为广泛的推荐算法之一。然而传统的协同过滤算法在推荐时忽略了用户冷启动和用户兴趣随时间变化对推荐结果的影响,从而降低了推荐的准确性。在分析现有的研究基础上,本文首先加入了用户特征,利用用户属性求出用户相似度,再根据用户的信任关系对相似度进一步改善;同时又引入了时间函数,在用户评分时间与当前时间差值内设置一个时间范围来发现用户兴趣发生变化的转折点。因此,本文主要围绕这两个方面展开研究,相关研究与改进如下:(1)针对传统的协同过滤算法未考虑到用户冷启动的问题,本文在计算相似度的过程中加入了用户特征,其中用户特征从用户属性和用户信任度两个方面进行考虑。首先,分别对用户属性和用户信任度进行选取并建模,将两者结合起来求出最终的相似度,根据相似度大小筛选出较为可靠的最近邻居。(2)由于传统预测评分容易受用户兴趣迁移的影响,而现有的协同过滤推荐在赋予评分时间权重的同时未考虑到如何挖掘用户兴趣发生改变的时间点。因此本文通过在时间函数中设置一个时间范围,根据其不同的取值来发现用户兴趣变化的规律,因为在不同的时间范围内用户的兴趣是不一样的。最终将时间函数融入到预测评分计算公式中,求出更加准确的预测评分。从而有效地改善了用户兴趣随时间发生变化的问题,同时也提高了推荐精度。实验数据选用了经典的MovieLens数据集,实验结果表明,本文改进的算法在推荐中具有更小的平均绝对误差(MAE)值,并有效地缓解了用户冷启动和用户兴趣随时间迁移问题,推荐的质量也得到提升。

关键词：推荐算法用户特征用户信任度时间函数兴趣迁移

内容电商平台内容特征对用户忠诚度的影响研究

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内容电商平台内容特征对用户忠诚度的影响研究

作者：王晓婉武汉大学

学位级别：硕士

互联网电子商务走过了由于上网人数急剧增加带来流量红利的快速发展阶段,在电子商务巨头们收割完早期红利之后,新的电子商务类型正在异军突起,内容电商、社交电商以及一些垂直领域的电商模式正在不断发展。无论是哪种类型的电商平台,对... 详细信息

互联网电子商务走过了由于上网人数急剧增加带来流量红利的快速发展阶段,在电子商务巨头们收割完早期红利之后,新的电子商务类型正在异军突起,内容电商、社交电商以及一些垂直领域的电商模式正在不断发展。无论是哪种类型的电商平台,对他们来说最大的价值是提升用户对于平台的粘性和忠诚度,提高用户的购买频次和对平台的口碑。内容已经成为目前电商平台吸引用户的主要策略,为此,本文进一步研究的重点问题是电商平台上的内容特征怎样影响用户的忠诚度。基于对前人研究的文献梳理发现,用户忠诚度主要分为态度忠诚和行为忠诚两部分,电子商务领域通常是以用户信任度、用户满意度和转换成本等作为中介变量来影响用户忠诚度。本研究着眼于电商平台上的内容,试图探讨内容特征对用户忠诚度的影响。为此,本研究在前人研究模型的基础上结合典型案例分析归纳出内容电商的内容特征,以用户信任和用户满意作为中介变量来构建本研究的研究模型。本研究采用问卷设计、问卷发放和数据分析的方法进行了实证研究,经过统计分析得出的结论如下:第一,信息性特征、规范性特征、传播分发特征和娱乐性特征对用户满意具有显著的正向影响,信息性特征、传播分发特征和娱乐性特征对用户信任具有显著的正向影响;第二,用户满意和用户信任对用户的行为忠诚和态度忠诚均有显著的正向影响;第三,中介变量并不是在所有内容特征和用户忠诚之间都有中介效用。用户信任在信息性特征和娱乐性特征与行为忠诚之间具有中介效应,用户信任在信息性特征和娱乐性特征与态度忠诚之间具有中介效应,用户满意在信息性特征和娱乐性特征与态度忠诚之间具有中介效应,用户满意在信息性特征、规范性特征和娱乐性特征与用户态度忠诚之间具有中介效应。其他中介变量的中介效应均不成立。最后,在数据分析结论的基础上对电商平台提出了一些建议。首先,电商平台应重视内容的独特价值,形成内容到电商的生态闭环。其次,平台的内容策略重点在于提升内容对于用户的信息价值和娱乐性价值,为用户提供有价值的信息从而满足他们的需要,保证信息内容和呈现形式足够有趣;再次,通过内容加强与用户的情感沟通,营销内容要主动迎合年轻用户的文化标签,增强与用户之间的亲近感;最后,大量重复的商品内容会造成用户的排斥心理,平台要谨慎的利用个性化推荐,避免局限了用户获取更丰富的商品内容,同时要注意对用户数据隐私的保护,这既是对用户的尊重也是企业道德和社会责任的体现与长期发展的基本要义。

关键词：内容电商内容特征用户忠诚度用户满意度用户信任度

基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐研究

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基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐研究

作者：蔡雪湖北工业大学

学位级别：硕士

随着移动互联网技术快速发展及5G网络的出现,各式各样移动社交网站大量兴起,成为人们生活和工作不可或缺的一部分,网络用户所扮演的角色也发生了巨大变化,逐渐从信息接受者变为信息发布者,在移动社交网站带给大家无数便利和快乐的同时,... 详细信息

随着移动互联网技术快速发展及5G网络的出现,各式各样移动社交网站大量兴起,成为人们生活和工作不可或缺的一部分,网络用户所扮演的角色也发生了巨大变化,逐渐从信息接受者变为信息发布者,在移动社交网站带给大家无数便利和快乐的同时,也导致了移动社交网络中信息过载,网络中海量无序的信息降低了用户使用体验,势必导致用户不断流失,因此产生了推荐系统。在推荐系统的研究中,好友推荐、信息服务推荐成为了社交网络中较为重要的研究方向。与此同时,推荐准确率及推荐精准度阻碍了推荐系统的进一步发展。本文将针对推荐研究中存在的问题进行研究。在移动社交网络中,用户自发形成大大小小的虚拟社区,对网络虚拟社区进行划分可为网络舆情监测、情感分析、搜索引擎及推荐系统等方向研究提供助力。社区划分是将网络中用户节点依次划分至不同集合,保证集合内部节点相似度较高而集合外部节点相似性较低。现有社区划分算法大多基于用户节点相似属性进行划分,缺乏对节点间链接关系的综合研究,为合理分析用户间联系,可以通过引入用户信任程度对移动社交网络用户关系进行描述,以提升网络社区划分质量。其次,目前推荐算法大多基于用户或项目间相似性进行用户推荐或项目推荐,相似性计算维度比较单一,无法适应大规模网络数据的推荐研究;或是在研究方法中要么偏重社交关系、要么偏重兴趣爱好,很少同时基于社交关系及兴趣爱好的推荐算法,推荐准确率有待提高。论文针对现有社区划分算法和好友信息服务推荐中存在的问题展开研究,根据移动社交网络的特点,引入用户信任程度,融合用户相似度提出了一种基于社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐算法,通过引入用户信任程度,确保社区划分可信赖,融合用户关系与兴趣相似度进行好友信息服务推荐,提高推荐准确率。本文的具体研究内容如下:首先,论文介绍了移动社交网络的基本理论、经典社区划分算法与好友信息服务推荐算法。给出了移动社交网络中图的表示形式、阐述了社区与社区结构相关理论基础并分析了非重叠与重叠社区划分算法优缺点、归纳总结了各类好友信息服务推荐算法优缺点,为本文后续研究奠定理论基础。其次,提出了一种基于用户信任程度的社区划分方法及用户相似度度量方法,并根据社区划分结果计算用户相似度进行好友信息服务推荐。本文将融合用户交互级别与用户专业知识水平作为用户信任程度的主要因素;在用户相似度的度量中,采取融合用户关系及用户兴趣相似度两个维度的方法;最后基于用户信任程度的社区划分结果,融合相似度计算,让用户找到相似好友及用户感兴趣的信息服务,实现精准综合服务推荐。最后,基于提出的社区划分和用户相似度的好友信息服务推荐算法,选取微博网络数据进行实证分析。基于优化的模块度增量算法,融合用户信任程度与用户节点相似度,提出一种新的社区划分算法,并对获取的微博社交网络进行社区划分,分析总结基于本文社区划分算法得到的划分结果,同时引入准确率、召回率及F1指标三种推荐算法评价指标分别与传统推荐算法和主流推荐算法进行对比分析,从而验证社区划分对推荐算法的有效性及本文推荐算法的可靠性。

关键词：移动社交网络社区划分用户相似度用户信任度好友信息服务推荐