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101.
为使k-部排序学习算法对所有结构的本体图都有效,提出一种半监督k-部排序学习算法.将训练样本集分成带标记和不带标记两类,通过推进的方法优化指数亏损模型,得到组合权值;并通过贪心的方法得到排序特征,由此得到排序函数.从而将本体图(或多本体结构图)中每个顶点映射成一个实数,由本体顶点对应实数间的差值判断概念间的相似程度.通过两个实验说明了新算法对于本体相似度计算和在不同本体间建立映射是有效的. 相似文献
102.
提出一种无线网络的匿名身份认证方案,利用双线性对、哈希函数和对称加密算法等内容实现移动用户的匿名身份认证问题,并从性能和安全性两个方面对方案进行了分析.分析表明,该方案安全有效,实现了移动用户的匿名身份认证,也实现了对象间的双向认证,因此该方案能满足无线网络通信环境的需求. 相似文献
103.
内燃机缸内气体流动是极其复杂的三维湍流运动,其数值模拟及准确预测是一个迄今尚未圆满解决的课题.本文详细分析了内燃机缸内三种模型的原理,比较了三种湍流涡黏度模型,即标准k-ε模型,RNGk-ε模型和re-alizablek-ε模型各自的优缺点,并在此基础上总结出每个模型的适用范围. 相似文献
104.
105.
匿名网络追踪溯源综述 总被引:4,自引:0,他引:4
近年来,匿名网络以其匿名性在互联网中得到了广泛应用,为用户提供了隐私和信息安全保护.然而,匿名网络技术也被网络攻击者用于自身信息隐藏保护,以逃避网络追踪,给网络犯罪取证带来了极大的困难和挑战.通过介绍匿名网络的特点,综述多种匿名网络追踪溯源技术原理,归纳总结匿名网络追踪溯源技术分类和发展趋势. 相似文献
106.
基于杂度增益与层次聚类的数据匿名方法 总被引:2,自引:0,他引:2
数据匿名是发布数据时对隐私信息进行保护的重要手段之一.对数据匿名的基本概念和应用模型进行了介绍,探讨了数据匿名结果应该满足的要求.为了抵制背景知识攻击,提出了一种基于杂度增益与层次聚类的数据匿名方法,该方法以杂度来度量敏感属性随机性,并以概化过程中信息损失最小、杂度增益最大的条件约束来控制聚类的合并过程,可以使数据匿名处理后的数据集在满足k-匿名模型和l-多样模型的同时,使数据概化的信息损失最小且敏感属性的取值均匀化.在实验部分,提出了一种对数据匿名结果进行评估的方法,该方法将匿名结果和原始数据进行对比,并从平均信息损失和平均杂度2个方面来评估数据匿名的质量.实验结果验证了以上方法的有效性. 相似文献
107.
基于区域划分的kNN文本快速分类算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
kNN方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法,在文本分类中广泛应用。为提高其分类效率,提出一种基于区域划分的kNN文本快速分类算法。将训练样本集按空间分布情况划分成若干区域,根据测试样本与各区域之间的位置关系快速查找其k个最近邻,从而大大降低kNN算法的计算量。数学推理和实验结果均表明,该算法在确保kNN分类器准确率不变的前提下,显著提高了分类效率。 相似文献
108.
109.
个性化隐私保护是目前数据发布中隐私泄露控制技术研究的热点问题之一。对这方面的研究现状进行综述。首先,在分析不同类型个性化服务需求的基础上,建立相应的个性化隐私匿名模型;其次,根据采用技术的不同,对已有的个性化隐私保护匿名技术进行总结,并对各类技术的基本原理、特性进行概括性的阐述。同时,根据算法所采用信息度量的差异,给出现有个性化隐私度量的方法与标准。最后,在对比分析已有研究的基础上,总结全文并展望了个性化隐私保护匿名技术的进一步研究方向。 相似文献
110.