OpenID标准化认证机制的研究与应用

在现有单点登录SSO（Single Sign-on）解决方案的基础上,介绍了OpenID架构,涉及OpenID关键组件及层次标准。并通过有关部署说明了OpenID在网络中的具体应用,分析其安全性。     

基于本体的程序设计试题语义研究

采用基于本体的方法,解决在计算机中对试题语义表达问题,实现了对试题的元数据的定义和表示,规范了试题格式和基本语义.通过采集实验数据并根据本体模型对试题进行修正,帮助学生更好地理解试题的语义.同时,试题本体语义能够为将来有关生成多国语言试题的研究提供依据.     

OpenID应用现状与发展

在现有单点登录解决方案的基础上,介绍了OpenID架构,涉及OpenID关键组件及层次标准。分析了OpenID当前的发展现状及其其存在的不足,并指出了未来的发展及研究方向。     

面向领域新闻的词汇输入预测

为解决领域新闻中词汇使用频率对输入预测准确度的影响,提出一种面向领域新闻的词汇输入预测方法,结合样本修剪提升LSTM应用于领域新闻词汇预测中的准确性。利用文本的词序关系形成词汇网络,构建词汇相关度度量模型计算词汇间的相关度,依据词汇间的强弱关系进行词汇修剪。基于词序关系,采用LSTM进行训练,生成词汇输入预测序列。实验结果表明,相比传统LSTM模型,所提方法能够提升平均4.73%的准确率,验证了所提方法的可行性与有效性。     

文本配图系统的设计与实现

目的 设计并开发文本配图系统,实现面向文本数据的在线自动配图。方法 基于图片和文本之间的描述关系构建“图片-标签”二分网络,然后基于“图片-标签”的二分网络,利用重启随机游走模型进行图片与标签之间的相关性计算。采用TextRank模型提取关键字,并将关键字构成的集合作为查询,将关键字视为标签。基于离线计算结果,在线整合标签与图片之间的相关性,得到文本与图片的相关性。依据相关性由大到小进行排序,并返回前k个最相关的图片。结果 实验结果表明,前5个返回结果的MAP值能够达到0.839,能够准确地返回用户期望的图片。结论 系统能够依据输入文本进行准确的图片匹配。     

云数据管理研究综述

作为一种全新的互联网应用模式,云计算已成为人们未来获取服务和信息的主导方式。随着云计算中大数据集高效管理、海量数据中特定数据的快速定位、云端海量数据精准查询等迫切需求的日益显现,Web数据管理正逐步向云数据管理阶段发展,一个新的云数据管理研究领域正逐渐形成。在云计算技术的基础上,提出了云数据管理系统的概念,深度剖析了BigTable、Hbase、Sector/Sphere等当前互联网主流云数据管理系统的基本原理,最后指出了云数据管理领域的主要研究方向。     

一种基于聚类的语义检索算法

潜在语义分析在进行大规模语义检索时计算效率较低、存储开销较大。针对该问题,提出一种基于聚类的潜在语义检索算法。通过文档之间的结构关系对文档进行聚类,利用簇代替文档分析潜在语义,以此减少处理文档的个数。实验结果表明,该算法能减少查询时间,且检索精确度较高。     

主体完整性标记动态确定方案及其正确性证明

B iba模型的严格完整性策略能够保证数据的完整性,但是其静态实施可能降低系统的兼容性.在B iba模型严格完整性策略基础上提出了主体完整性标记动态确定方案.将主体完整性等级扩展为独立的读写区间,根据主体读写历史调整主体可读写的区间,在保护系统完整性的同时提高了系统的兼容性.给出了形式化证明,说明该方案是安全的.指出了现行改进方案中存在的安全隐患及导致该隐患的原因,通过对比分析说明动态确定方案能够消除该安全隐患.     

按需印刷平台中的相似搜索研究

目的 研究按需印刷平台中的相似搜索效率问题。方法 利用用户与产品之间的 “购买” 关系构建 “用户-产品” 关系, 基于P-Rank提出一种高效的相似搜索方法POD-Rank, 用于从 “用户-产品” 关系中发现相似产品。POD-Rank相似搜索过程依据 “用户-产品” 关系离线计算用户相似性, 并利用用户相似性在线计算产品相似性, 而后进一步提出优化的在线查询处理算法, 以降低查询处理的时间开销。结果 POD-Rank的计算时间开销和存储开销显著低于P-Rank, 而且能够快速响应查询请求。结论 POD-Rank 的相似性计算开销为 P-Rank 的 0.03%, 存储开销为 P-Rank 的 0.06%, 计算效果与P-Rank接近, 能够满足按需印刷平台中大规模产品数据处理的需求。