基于多分支优先级树的IP路由查找算法

针对现有路由表查找方法效率低的问题,提出了一种基于多分支优先级树的数据查找算法。该算法将优先级较高的前缀依次存储在原多分支树的虚节点上,将需要进行扩展的前缀存储在辅助存储结构中,从而在路由查找时,该方法可在内部节点找到最长前缀匹配而无需查找到叶子节点,同时避免了在路由表更新时对路由表的重建。仿真结果表明,提出的查找算法能够有效减少在对路由表查找、插入和删除操作所需的内存访问次数,并大幅度地提高路由查找及其更新速率。

基于网络日志的用户偏好判断方法

随着网络的广泛应用,网络用户规模越来越庞大,如何分析他们的偏好,进行有效的管理和引导,成为亟待解决的问题。利用网络日志对用户偏好进行分析,是一个行之有效的方法。本文首先定义了空间概念,给出了网络空间概念,并提出了改进的Tire树结构;然后结合Hadoop平台和改进的Tire树,给出了分布式网络空间的构建方法,对网络日志的存储进行构建;接着在网络空间的基础上设计了用户偏好分析方法的工作流程、步骤和伪代码,对网络日志进行分布式并行处理,得出用户的偏好;最后通过实验和实例分析得出,该方法提高了网络日志分析的效率和精确度,也验证了该方法对用户偏好的分析具有可行性和正确性。

改进的基于位图的中文分词词典

基于词典的中文分词技术,构建一个时空性能良好的词典机制是很重要,因此在这篇论文中,设计并实现了一种改进的中文分词词典机制,通过引进位图这种数据结构来标识二字词是否存在于词典当中。分析时间复杂度跟空间复杂度后:时间复杂度跟文献中一致,空间复杂度降低了。并且使用最大正向匹配算法与其它文献的词典机制进行对比,分析对比实验数据后表明:该词典机制时间消耗保持不变,内存使用量降低。

一种改进的细粒度云存储安全去重方案

数据数量的不断增长使得越来越多的数据存储在云环境下,数据去重技术在云环境下的应用也越来越广泛,通过存储唯一文件副本减少存储空间,降低网络通信开销。为了实现安全的数据去重,MLE方案及其很多基于MLE方案的改进方案被提出,然而,原始MLE方案中的固定长度分块技术随着数据量的不断增大不在适用,而且很多方案并没有将数据的所有权证明以及所有权变更问题进行研究,随着用户对个人隐私的注重,这种没有所有权管理的方案显然是不行的。提出一种基于内容的可变长度分块技术,安全高效的所有权管理数据去重方案,通过引进双数组Tire树,对数据的所有权问题进行管理的同时,实现数据的安全去重。分析和实验结果表明,该方案可以更细粒度地对重复数据进行去重,对数据的所有权进行管理。