基于轨迹位置形状相似性的隐私保护算法

为了降低轨迹数据发布产生的隐私泄露风险,提出了多种轨迹匿名算法。然而,现有的轨迹匿名算法在计算轨迹相似性时忽略了轨迹的形状因素对轨迹相似性的影响,因此产生的匿名轨迹集合的可用性相对较低。针对这一问题,提出了一种新的轨迹相似性度量模型,在考虑轨迹的时间和空间要素的同时,加入了轨迹的形状因素,可以在多项式时间内计算定义在不同时间跨度上的轨迹的距离,能够更加准确、快速地度量轨迹之间的相似性;在此基础上,提出了一种基于轨迹位置形状相似性的隐私保护算法,最大限度地提高了聚类内部轨迹的相似性,并且使用真实的原始位置信息形成数据"面罩",满足了轨迹k-匿名,在有效地保护轨迹数据的同时,提高了轨迹数据的可用性;最后,在合成轨迹数据集和真实轨迹数据集上的实验结果表明,本算法花费更少的时间代价,具有更高的数据可用性。     

聚类的(α,κ)-匿名数据发布

为更好的抵御背景知识攻击和同质攻击,保护特定的敏感值或全部敏感值,定义了单敏感值(α,κ)-匿名模型和多敏感值(α,κ)-匿名模型,并分别设计了两个聚类算法予以实现,同时分析了算法的正确性和复杂性.对于即包含连续属性又包含分类属性的数据集,给出了数据集的详细映射与处理方法,使数据集中点的距离可以方便的计算,彻底避免了把...     

CORBA技术在系统集成中的应用

随着网络技术和电子技术的发展，分布式计算和系统集成成为焦点。本文阐述了CORBA技术的特点及优势，并通过一个例子简单阐述了CORBA技术在系统集成中的应用。     

基于秩2更新的多维数据流典型相关跟踪算法

 现存的多维数据流典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,简称CCA)算法主要是基于近似技术的求解方法,本质上并不是持续更新的精确算法.为了能在时变的环境中持续、快速而精确地跟踪数据流之间的相关性,本文提出一种多维数据流典型相关跟踪算法TCCA.该算法基于秩2更新理论,通过并行方式持续更新样本协方差矩阵的特征子空间,进而实现多维数据流典型相关的快速跟踪.理论分析及仿真实验结果表明,TCCA具有较好的稳定性、较高的计算效率和精度,可以作为基本工具应用于数据流相关性检测、特征融合、数据降维等数据流挖掘领域.     

基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别

 拓扑势理论是一种新的复杂网络社区识别理论.针对该理论和方法存在的应用范围不明确和社区重叠节点数量过少等问题,提出基于归属不确定性的变规模网络重叠社区识别方法.在证明拓扑势熵最小值点存在性的基础上,该方法通过提出重叠节点社区归属不确定性测度以及变规模社区的概念和思想,实现社区的有效识别.通过实验验证了该测度的合理性和有效性.实验结果表明,该方法不但具有识别变规模重叠社区的能力,而且还可获得与拓扑势方法相当的社区识别效果.     

一种基于嵌入技术的异构信息网络的快速聚类算法

异构信息网络聚类分析是当前的热点研究问题之一。利用异构信息网络的稀疏性,该文提出一种基于嵌入技术的星型模式的异构信息网络的快速聚类算法。首先从相容的角度将异构信息网络转化为若干个相容的二部图,使用随机映射和一种线性时间求解程序快速计算出每个二部图的近似通勤距离嵌入,每个嵌入都存在一个子集指示目标数据集;然后,使用这些指示子集构建一个通用的聚类模型;最后,将所有指示子集的类设置标号,通过计算指示同一目标对象的指示数据与标号相同类的中心点的加权距离总和,同时划分所有的指示子集,从而快速获得通用模型的极小值。通过理论分析及实验验证,该文算法聚类速度快,聚类准确率高。     

大数据典型相关分析的云模型方法

针对传统大数据典型相关分析（CCA, canonical correlation analysis）方法的高复杂度在面临大数据PB级数据规模时不再适应的现状,提出了一种基于云模型的大数据CCA方法。该方法在云计算架构的基础上,通过云运算将各端点云合并为中心云,并据此产生中心云滴,以中心云滴作为大数据的不确定性复原小样本,在其上施以CCA运算,中心云滴的较小数据量提高了运算效率。在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。     

聚类的(α,κ)-匿名数据发布

为更好的抵御背景知识攻击和同质攻击,保护特定的敏感值或全部敏感值,定义了单敏感值(α,κ)-匿名模型和多敏感值(α,κ)-匿名模型,并分别设计了两个聚类算法予以实现,同时分析了算法的正确性和复杂性.对于即包含连续属性又包含分类属性的数据集,给出了数据集的详细映射与处理方法,使数据集中点的距离可以方便的计算,彻底避免了把数据点距离和信息损失混淆的情况.详细的理论分析和大量的实验评估表明算法有较小的信息损失和较快的执行时间.     

基于边标签传播的复杂网络社区识别方法

针对传统基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法难以准确识别重叠节点的缺陷,本文通过分析边与其邻居边的关系,提出用来评估边归属社区的归属密度函数及归属倾向性函数,并在此基础上设计一种基于边标签传播的重叠社区识别方法(OLLP).该方法首先以每条边连接2个节点中度高的节点标签作为该边的标签;然后通过分析边的归属密度与归属倾向性迭代更新边标签,最终标签相同的边属于同一社区.在基准网络与真实网络数据集上进行测试,并与多个具有代表性的算法进行比较,实验结果表明了OLLP算法的有效性和可行性.     

多服务器轮询系统分析II：穷尽服务系统

多服务器轮询模型在分布式系统及多通道网络系统中有着实际应用价值，本文首次对采用尽服务策略的多服务器轮询模型进行了分析，在周期特性分析的基础上给出了顾客等待时间的均值及平均分公式。