基于区块链的动态密文排序检索方案

为解决云存储服务器不可信问题,提出基于区块链的动态密文排序检索方案。首先,采用树形索引结构,可达到亚线性的检索效率;使用向量空间模型,降低了文本的复杂度;其次,利用词频-逆文档频率(TF-IDF)加权统计算法实现了多关键词检索结果的排序;再次,采用为新添加的文件单独建立索引树、为删除文件建立删除列表的方法,动态更新区块链上可搜索加密方案;最后,通过泄漏函数证明了所提方案对自适应选择关键词攻击的安全性。性能测试结果表明,所提方案采用的树形索引结构相较于{key,value}索引结构,索引树生成时间平均降低了98%、文件搜索时间平均降低了7%、动态更新时间平均降低了99%,各阶段效率均有明显提高。

随机森林算法下列表级排序学习推荐系统设计

为满足用户在信息过载情况下的隐式查询需求,设计随机森林算法下列表级排序学习推荐系统。用户登录系统后在用户层各界面操作产生操作信息,通过控制层将用户操作信息传输至处理层;由处理层数据采集模块采集用户感兴趣信息及数据,并将数据统一储存至数据层人机交互信息数据库中,处理层信息推荐模块依据数据层中人机交互信息数据,采用排序学习算法构建列表级排序学习推荐列表,利用随机森林算法作为构建推荐列表的学习方法,选取输出类别最多的决策树作为系统推荐结果;控制层将推荐信息传输至用户层推荐界面完成推荐系统对用户的专属信息推荐。系统测试结果表明,该系统可实现用户偏好内容推荐,推荐准确率为0.9以上,系统整体性能较好。

基于学习索引的图式区块链高效可验证查询机制

区块链技术近年来受到了广泛关注,并应用于各个领域,数据查询是其在应用过程的一个重要技术,如物流链中的数据溯源等.随着区块链系统中交易数据量的持续增长,支持高并发事务处理的图式区块链成为区块链技术的研究热点.图式区块链的高并发区块使得数据查询难以像传统链式结构依次遍历,可以根据图式结构采用广度优先或深度优先遍历策略,但这种查询方式存在效率低、验证难等问题.针对图式区块链数据查询的效率和可验证性问题,提出了一种基于学习索引的高效可验证的图式区块链查询机制Lever.该机制通过引入学习索引技术对图式区块链中时序数据分布特征进行学习以实现对索引过程的优化,旨在提高图式区块链查询的效率和可验证性.学习索引是通过学习数据分布来减少索引存储空间和查询时间的新型索引技术,将学习索引应用于图式区块链的纪元高度与时间戳的映射关系中,通过函数运算的方式定位查询数据,提高查询速度和效率.同时,为了加快纪元内多个区块数据的过滤速度,在每个区块头部添加布隆过滤器,并为每个纪元生成一个聚合布隆过滤器,从而提高纪元内的数据遍历速度.此外,为保证查询结果的正确性和完整性,该机制结合布隆过滤器和排序默克尔树生成可验证对象,通过部分默克尔树分支实现对布隆过滤器假阳性的不存在证明,有效减小验证对象的规模,从而提高图式区块链查询过程的数据传输效率.实验结果表明,Lever能有效提高基于DAG的图式区块链查询效率和可验证性,与Conflux的基本查询机制相比,该机制的查询性能最高提升了10倍,可验证对象大小开销可以降低90%.

基于排序树索引的轨迹压缩方法

原始采集的GPS轨迹数据通常非常庞大,导致对其的传输、存储和处理变得越来越困难,需要对原始GPS轨迹数据进行压缩.现有的基于方向的轨迹压缩方法存在可容忍误差难以确定、计算代价大、压缩效果较差等问题.针对这些问题,提出了基于排序树索引的轨迹压缩方法,借助于排序树索引,在轨迹压缩的过程中进行有效的剪枝,提高了轨迹压缩的效率.同时,对压缩轨迹中轨迹点的去留起决定作用的指标——线段误差进行了重新定义,提高了轨迹压缩的效果.大量真实数据集上的实验验证了所提的轨迹压缩方法的有效性和高效性.

论XML文档的索引结构设计

XML文档的置标语义信息和结构化特点,使检索更易于实现,且能改善检索时的查准率。本文利用二叉排序树为XML文档建立索引文件,给出了建立索引的数据结构和算法,并分析了二叉排序树索引在改善XML文档的数据更新,检索速度及查准率等方面的优势。

结合分段位图和B^+树的云数据索引机制研究

针对位图索引数据存储空间大、检索效率低的问题,提出了一种结合分段位图和B^+树的云数据索引机制(BBI)。BBI在索引创建时按照一定的基数对元组数据进行分段,以段为单位建立位图索引,索引数据量的决定因子由属性值的取值范围转变为分段数与基数的乘积,大大减少了索引数据量;同时,在每个数据节点上建立B^+树,避免了数据检索时对非结果数据的逐个遍历,从而显著提高了数据检索效率。实验结果表明,BBI索引是一种性能较优的云数据索引机制。

泛型聚类排序3DR树批量构建算法

提出一种新的泛型3DR树批量构建算法,其核心思想是通过三维空间聚类和空间排序操作,使得在空间位置上邻近的空间对象在R树中处于尽量邻近的叶节点上,从而减少这些空间对象之间的交叠范围。对于给定的三维空间对象集合,首先依照其中心点进行距离相关性聚类,分为K类;对每类空间对象集进行3个分量方向上的扫描排序,再对每类的中心位置进行扫描排序;最后采用倒序批量构树方法构建R树。该算法比已有的R树构建算法有更高的时间和空间效率。

用户相关反馈下的空间关键字语义查询方法

现有的空间关键字查询方法通常根据查询关键字在空间对象文本信息中的出现频率进行文本相关度评估,没有考虑用户对不同查询关键字的偏好程度,并且也没有考虑语义相关性.为解决上述问题,本文提出一种基于用户相关反馈的空间关键字个性化语义查询方法.该方法分为离线处理和在线处理两个阶段,在离线处理阶段,采用Gibbs算法估计空间对象文本信息的主题概率分布,进而利用LDA模型对空间数据集进行语义扩展.在线查询处理阶段,对于用户的初始查询条件,首先利用IR-tree混合索引结构从扩展后的空间数据库中获得候选查询结果;然后,用户根据个人偏好在候选集中明确标注出相关的查询结果(即相关反馈),根据用户的反馈信息,采用Rocchio算法对用户初始查询条件进行更新,使得新的查询条件更贴近用户实际需求和偏好;利用更新后的查询条件再进行检索,从而得到新的候选集,重复执行反馈过程,直到查询结果令用户满意为止.实验结果表明,本文提出的基于用户相关反馈的空间关键字语义查询方法可以有效捕获用户隐式偏好并体现语义相关性,在一定程度上提高了空间关键字查询结果的个性化程度和准确率.

基于多哈希算法的大规模图像快速检索方法

哈希技术被视为最有潜力的相似性搜索方法,其可以用于大规模多媒体数据搜索场合。为了解决在大规模图像情况下,数据检索效率低下的问题,提出了一种基于分段哈希码的倒排索引树结构,该索引结构将哈希码进行分段处理,对每段哈希码维护一个倒排索引树结构,并结合高效的布隆过滤器构建哈希索引结构。为了进一步提高检索准确性,设计了一种准确的排序融合算法,对多个哈希算法的排序结果分别构建加权无向图,采用PageRank的思想对基于多个哈希算法的排序列表的融合技术进行了详细的说明。实验结果表明,基于分段哈希码的倒排索引树结构能极大地提升数据的检索速度。此外,相比于传统的单个哈希算法排序技术,基于多个哈希算法的排序列表融合技术的检索准确率优势显著。

闸门启闭机方案设计专家系统研究

本文讨论了闸门启闭机方案设计专家系统知识的表达及组织形式，推理机制，文中提出了利用预分类方法改进推理的算法及具体实现过程，从而实现类比设计。

基于NoSQL的分布式R*树索引构建与应用研究

针对当前空间填充曲线(Space-Filling Curve,SFC)类NoSQL空间索引对复杂几何索引支持较差、字典序映射成本较高等问题,该文提出一种基于NoSQL的分布式R*树空间索引。基于NoSQL的分区存储模式,通过优化后的STR(Sort Tile Recursive)均衡策略配置分布式R*树,借助R*树路径实现索引、数据的编码存储,并提出批处理模式的索引并行构建方法;借助NoSQL的SSPT(Server-Side Scripts)计算框架构建查询、应用并行处理机制。选用土地利用、规划数据进行对比实验,结果表明:该索引的平均构建耗时为GeoMesa的30.0%,500万量级下耗时仅为GeoMesa的18.6%;执行MBR查询、多边形几何查询、最邻近查询的平均耗时分别为GeoMesa的26.5%、53.4%、52.3%;执行自然资源开发项目合规性审查应用的平均耗时分别为ArcGIS、GeoMesa的10.6%、72.7%。该索引在构建性能、空间查询性能以及应用性能方面均具有优越性,能为基于NoSQL的海量空间数据高性能存储、检索与应用提供一种优良解决方案。

基于最小生成树的切片数据点排序算法

提出一种基于最小生成树的切片数据点排序算法,该算法建立散乱点云空间索引结构,基于该结构快速获取切片邻域数据,依据邻域数据与切片的位置关系将其划分为正负2个区域,通过正负邻域配对点连线与切片求交获取切片数据点,构造切片数据点的无向完全连通图,求解该图最小生成树,并将最小生成树的各分枝首尾相连,实现切片数据点的排序,实例证明该算法可对逆向工程中各种复杂型面切片数据点排序,排序结果准确,算法运行效率高。