空间多样化约束下的移动k近邻查询

考虑为移动中的查询对象连续返回k个距离近并且满足空间多样化约束的对象，提出了空间多样化约束下的移动k近邻(SDC-MkNN)查询.在此，满足空间多样化约束代表对象之间的相互距离大于距离阈值.为了高效处理SDC-MkNN查询问题，提出了两种基于安全区域技术的算法.算法均通过减少重新计算查询结果的次数来提高查询效率.其中一种为精确算法EA，可连续返回精确的查询结果；另一种为近似算法ρAA，可连续返回具有近似率保障的近似查询结果.采用真实数据集验证了所提出算法的有效性.     

P2P僵尸网络的快速检测技术

以僵尸网络为平台的攻击发展迅速,其控制协议与结构不断演变,基于P2P协议的分布式结构僵尸网络得到快速发展.现有的P2P僵尸网络检测技术大都通过分析历史网络流量信息来进行离线检测,很难保证检测结果的准确性,也较难满足实时性需求.针对这种情况,提出P2P僵尸网络快速检测技术,首先采用一种改进的增量式分类技术,在线分离出满足P2P协议的网络流量;然后利用P2P僵尸主机的通信模式具有行为相似性和周期性的特点,通过动态聚类技术和布尔自相关技术,快速检测出可疑僵尸主机.实验结果表明该技术能够高效实现P2P僵尸网络的快速检测.     

基于缓存技术的路网最短路径查询

分析了目前基于缓存进行路网上最短路径查询常用方法的不足,提出一种支持路网最短路径查询的缓存管理方法.该方法在缓存有限的情况下,有效地选择那些不同但能满足更多查询请求的最短路径,将其放入缓存.提出了缓存代价模型,并设计了缓存构造算法.最后采用真实数据集进行性能分析.实验测试显示,本文提出的方法比现有方法具有更高的缓存命中率,平均执行效率优于现有的处理技术.     

一种基于旁信息增强的协同过滤自动编码器模型

针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模型使用单隐藏层自动编码器实现,用户评分与旁信息同为模型的输入/输出数据,旁信息也直接参加模型的训练,这种设计不仅降低了模型的规模和复杂度,而且旁信息可以直接对用户兴趣进行修正.同时,通过对训练数据集合的合理划分与扩充,使得训练的网络模型增加了表达能力.在真实数据集上的对比实验表明,本文提出的方法提高了评分预测的准确度,具有一定的实用价值.     

知识追踪综述

在教育领域中,科学地、有针对性地对学生的知识状态进行有效追踪具有十分重要的意义.根据学生的历史学习轨迹,可以对学生与习题的交互过程进行建模.在此基础上,能够自动地对学生各个阶段的知识状态进行追踪,进而预测学生表现,实现个性化导学和自适应学习.首先,对知识追踪及其应用背景进行介绍,总结知识追踪所涉及的教育学与数据挖掘理论;其次,总结基于概率图、矩阵分解、深度学习的知识追踪研究现状,并根据方法的不同特点进行更为细致的分类;最后对目前的知识追踪技术进行分析比较,并对未来的研究方向进行展望.     

WSN中带有分布式入侵检测的分簇路由协议

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议在节能、数据预处理等方面有突出表现.但是,由于其通信的可靠性和安全性在很大程度上依赖簇头,造成了严重的安全隐患.为了解决这一问题,提出了一种带有分布式入侵检测的分簇路由协议DID(distributed intrusion detection).该协议通过发动无线传感器网络中的普通节点,利用预置密钥识别入侵簇头.实验结果表明,DID的能量消耗与入侵节点容忍度呈线性关系,与经典的分簇路由协议相比,额外能耗很小.     

一种基于过滤器的无线传感器网络复杂查询优化算法

无线传感器网络节点无法获得持久的能量供应,因此高效地利用有限的能量,尽可能多地延长节点工作时间,是无线传感器网络中的重要研究点.介绍了一种基于过滤器的无线传感器网络复杂查询优化算法FbUA.其基本思想是为每一个无线传感器网络节点设置一个过滤器.过滤器本质上是一个由样本值确定的取值区间.当节点采集到新数据时,根据本地的过滤规则决定是否向上提交.这样可以屏蔽某些无用通信,节省节点能量,延长其工作时间.FbUA可以完成Top-k,k-NN等复杂查询.模拟实验结果表明,在多数情况下,FbUA可以节约通信量50%~70%.     

一种基于分形维的快速属性选择算法

属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题·利用分形维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量·基于分形维的快速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操作的投影特性,根据E维的分形树导出E 1维的分形树(用来计算分形维的数据结构)·因此,只需扫描一次数据集,避免了FDR算法多次扫描数据集的问题·通过图像特征数据集合和合成的分形数据集对两种算法进行性能测试·实验结果显示,IFAS算法明显优于FDR算法·IFAS算法的时间和空间复杂度都为O(n),响应时间与属性维数呈线性关系·     

基于XML的数据仓库历史数据归档的实现

在基于XML的数据仓库历史数据归档的过程中，研究了如何利用ADO．NET技术实现将存储历史数据的关系数据库模式映射为XML模式，并实现关系数据库中历史数据的传递．形成XML文档，从而完成历史数据的归档．文中给出了实现归档的方法、部分关键程序代码以及实现的结果．     

一种联合角度时延估计新方法

为了实现DOA和时延的联合估计，提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法，该方法不需要对参数进行搜索，利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延，通过特征值和特征向量的对应关系，估计的参数可以自动实现配对，只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用，与JADE-MUSIC，JADE-ESPRIT和SI-JADE算法相比，该算法具有较好的鲁棒性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。