基态修正模型的时空数据组织和快照查询方法研究

基态修正模型是目前应用较广的一种时空数据模型。本文分析了基态修正模型中的时空数据特点,采用shapefile文件作为基态数据文件,自主设计差文件格式来存储和组织变化数据。在此基础上设计了快照查询的算法、流程和查询结果的显示方法。为了给用户提供更直观、更充分的时空信息,本文提出了一种双屏幕多视图的时空数据显示模式。采用VC.NET从底层开发了一个时态地理信息系统平台,并以中南大学主校区的时空数据为实验数据对上述算法和模式进行了检验。实验表明,本文所设计的算法可行,快照显示模式能够提供更直观、更丰富、对比性强的信息内容,是时空信息显示的一种可行模式。

快照查询匿名集关联规则的概率化挖掘方法

分析时空K-匿名技术处理的LBS查询数据,可以获取反映用户查询规律的关联规则,以提供有效的预测功能。传统的数据挖掘方法不能同时考虑到匿名集的时空特性和概率化特性,文中提出了一种针对快照查询的时空K-匿名集数据的概率化关联规则挖掘方法。首先,采用概率化的方法计算出各元素集的支持度;其次,分析时空K-匿名集数据的时空泛化特性;再次,挖掘特定时段的匿名集数据,得到由网格推理特定用户的关联规则;最后,实验对比分析文中提出方法与传统方法挖掘规则的性能。结果发现:对于相同K值不同批次的实验数据,在挖掘规则的数量、支持度均值、置信度均值三个指标上,文中提出方法低于传统的方法;而在基于规则预测的准确率均值、召回率均值、F值均值三个指标上,文中提出方法高于传统方法,表明提出方法具有挖掘规则集中、预测性能高的优点,具有可用性。

查询分割的用户协作隐私保护方法

针对用户协作隐私保护方法忽略个性化隐私且无法有效的应对连续查询的问题,本文提出了一种用户协作的隐私保护方法。该方法采用用户查询信息进行分割随机交换,同时对查询结果缓存来提供连续服务结果的隐私保护。该方法一方面能够为用户提供快照和连续查询下的基于位置服务的隐私保护;另一方面能够同时提供个性化的隐私保护服务,最大程度的保障了所有协作用户对于隐私保护和服务质量的平衡要求。本文通过安全性分析验证了所提出的算法的隐私保护能力,并通过实验验证进一步证明了该方法在提供高于其他同类算法隐私保护能力基础上,具有更好的算法执行效率。

时态数据的可变Hash索引

索引技术是时态数据库查询优化的重要方法之一。本文提出的可变 Hash(VH)索引是建立在时间属性上的一种新的动态索引技术,主要目的是提高时态数据库快照查询的效率。由于时间的不确定性,在时态数据的时间属性上建立 Hash 索引比较困难。VH 索引克服了 Hash 索引这一难点,提出了索引参数可变的思想,并应用 B^+-树对Hash 参数进行组织。查询时由时间值在 B^+-树上获得 Hash 参数,进而确定数据的存储地址。通过对其时间复杂度和空间复杂度的理论分析以及实验验证,表明该索引技术可以减少索引查找以及读取数据的 I/O 次数,并具有理想的空间利用率。