社交网络服务中基于位置的Top-k查询方法

针对社交网络服务中汇聚的大量带有地理和社交属性的数据,提出一种改进的综合考虑用户位置和好友关系的个性化位置Top-k查询方法。首先,在传统Top-k空间查询方法的基础上,将用户的好友关系及好友签到统计信息引入评分函数,以便对查询结果进行个性化排序。然后,改进IR-tree索引结构以支持对位置信息和社交关系的混合索引。最后,在查询过程中采用基于优先级队列的最佳优先遍历方法进行剪枝,从而减少搜索空间。实验表明,改进的评分函数、索引结构和遍历方法能够实现社交网络环境中个性化且高效的Top-k查询。     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

基于差分进化算法的语义查询扩展技术

目的提高扩展词与用户查询在语义层面上的关联,解决歧义扩展问题。方法基于差分进化算法的语义查询扩展技术先利用领域本体提供的领域背景知识来获取候选扩展词集,然后通过分析用户日志来获取用户检索偏好信息,最后利用差分进化算法确定同用户检索意图最相符的扩展词集。结果比起前沿的局部上下文分析方法,基于差分进化算法的语义查询扩展技术能够确定更高质量的扩展词集。结论利用用户日志和本体中概念间的语义关系作为背景数据来过滤无关的扩展词可以有效提高后续语义扩展过程的效率,差分进化算法能够有效排除同用户检索意图无关的词集并确定高质量的扩展词集。     

基于用户及物品间差异的推荐算法研究

推荐系统是解决信息过载问题最有效的工具之一,协同过滤是目前推荐算法中广泛应用的技术,然而协同过滤算法存在着诸如数据稀疏、难以扩展等问题.在基于偏好算法的基础上,通过把用户评分按照用户评分偏好和物品得分趋势分类,在每类上进行线性回归,得到了基于用户及物品间差异的回归模型.该模型不仅能改善数据稀疏和可扩展性问题,而且能够降低计算复杂度和空间复杂度.实验结果表明改进后的算法在近似的计算复杂度情况下,预测精度比基于偏好算法平均提高了3.97%.     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

一种基于知识的关系数据库模糊查询方法

在数据库查询中,针对传统DBMS不支持模糊查询的弱点,提出了基于知识的数据库模糊查询转换方法.以模糊集理论为基础,介绍了数据库模糊查询条件的构成形式,并提出利用隶属函数、领域知识和模糊集的α-截集运算相结合的方法实现模糊查询转换,模糊查询条件的转换和扩展考虑了查询条件的重要程度和用户偏好.该方法无需改变传统SQL语言或数据库引擎就能够实现模糊查询,提高了用户与系统之间的交互能力.     

基于用户类别兴趣偏好的个性化排序方法

信息检索中,个性化排序在传统的基于内容匹配的排序算法基础上,结合用户兴趣特征,返回更符合用户需求的检索结果.由于用户数据存在稀疏性和兴趣爱好不均衡等问题,用户兴趣偏好模型构建通常不是很精确,检索效果也不佳.本文在前人研究的基础上,提出了一种基于用户类别偏好的个性化排序方法.该方法首先借助词向量技术计算查询词和文档标签集之间的语义相似程度,其次,考虑到用户对不同兴趣的偏好程度不一,通过构建用户兴趣偏好模型,计算出用户对不同兴趣类别的偏好程度,对待查询文档进行个性化处理,以达到个性化排序的目的.在真实数据集上的实验表明,与传统方法相比,本文提出的方法可以有效地改善用户的个性化检索效果.     

一种基于安全索引的位置隐私保护方法

基于位置的服务(location based services, LBS)为人们日常生活带来极大便利的同时也严重地威胁到用户的隐私.为了在保护用户位置隐私的同时降低用户的查询代价,提出了一种基于安全索引的位置隐私保护方法(location privacy protection method based on secure index, LPPMSI).LPPMSI不需要用户搜集数据信息,数据拥有者为虚假位置信息建立安全索引.用户能够安全、快速地检索到虚假位置信息,服务器再执行基于虚假位置的LBS.并且还提出了基于滑动窗口的候选位置选择算法,有效减少候选位置选择时间.实验结果表明,LPPMSI在不改变隐私保护能力的前提下,不需要用户花费大量时间搜集数据分布及查询概率信息.     

基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法

当搜索日志存在查询词稀疏性和时效性问题时,基于搜索日志的查询扩展方法无法保证查询扩展的质量,无法满足具有时效性查询请求的需求.提出了基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法,通过发掘搜索日志中用户查询词和相关文档的关联关系,抽取查询扩展词,并用局部上下文从相关文档集中提取出频率较大,同时具有时效性的查询扩展词.通过对查询扩展词的查询性能和时效性的计算,该方法为原始查询补充更高质量的查询扩展词.实验结果表明,该方法能够有效地提升准确率和召回率,使原始查询获得更好的查询性能.     

面向组近邻的Top-k空间偏好查询

空间偏好查询是当前空间查询研究中的一类热点问题,而现有的空间偏好查询不能有效支持面向组用户的位置服务应用.为此,提出一类新型空间偏好查询——面向组近邻的Top-k空间偏好查询(Topk spatial preference query for group nearest neighbor).该查询通过查找特征对象的λ子集组近邻最终为用户返回评分值最高的前k个λ子集.为了高效执行这一查询,给出了两种查询算法:TSPQ-G及TSPQ-G*.其中TSPQ-G*在TSPQ-G的基础上,通过空间剪枝及高效的特征对象索引树遍历策略大幅减少I/O代价,进而有效提高了该查询的执行效率.实验采用多个数据集验证了所提算法在不同参数设置下的有效性.     

一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案

针对基于位置服务中移动终端用户位置隐私保护存在时空关联和背景知识攻击的问题,提出一种分配查询的k-匿名位置隐私保护方案。基于查询概率和欧氏距离,在相邻网格区域内筛选假位置,合并真实用户位置形成k-匿名;通过兴趣点语义四叉树为假位置分配合理的查询,从时间、位置及查询3个维度提升用户被识别的不确定性,从而增强用户隐私度。安全性分析表明,提出的方案满足匿名性、不可伪造性和抵抗查询服务跟踪等安全特性。仿真实验表明,提出的方案具有较高的隐私保护度和效率以及较低的通信开销。     

A privacy protection method for continuous query based on location services

To solve the problem that the traditional location-based services anonymity model is not applied to the continuous query, quasi real-time cloak algorithm (QR-TCA) has been proposed, and the non-delay cloak model (N-DCM) has been established. After comprehensive analysis of location-based continuous query privacy protection models, a model that can solve the user service delay problem is proposed, which can provide the users with quasi-real time location-based services. The experiment measures the N-DCM model with multiple dimensions, such as service response time and service quality of standard datasets. The experiment results show that the method is suitable for continuous query location privacy protection and can effectively protect the user’s location privacy.     

数据库模糊查询结果自动排序方法

数据库模糊查询会产生多个查询结果,因此有必要将查询结果按照用户需求进行排序.首先根据元组对模糊查询的隶属度,将查询结果中具有不同隶属度的元组分开.然后,利用PIR改进模型和历史查询记录来分析元组中被查询指定的属性值与未指定的属性值之间的关联程度,从而获得用户偏好并以此对具有相同隶属度的元组进行排序.在此基础上,提出了模糊查询下的DPR自动排序方法.实验及分析证明,提出的模糊查询结果自动排序方法能够极大地提高排序质量.     

基于查询\|概念的用户兴趣模型构建

针对查询\|概念二分图因概念抓取和查询词权重设计不足而导致构建的用户兴趣模型不合理的问题, 提出一种基于查询\|概念二分图的用户兴趣建模算法。通过tf×idf公式抓取概念, 并利用用户对查询词的浏览时间计算查询词的权重, 确保改进后的查询\|概念二分图能更准确地表示用户的查询意图。实验结果表明, 该算法构建的用户兴趣更为合理。     

面向多用户的多层嵌套数据库加密方案

围绕外包数据的安全性问题与用户隐私性问题,展开对加密数据库方案的研究,提出了一个面向多用户的多层嵌套数据库加密方案.该方案根据洋葱模型多层理论,采用多种不同类型的加密算法对用户的外包数据进行多层嵌套加密,实现了既保证数据机密性又满足多种不同SQL查询类型的数据库加密方案.针对用户递交包含敏感信息的查询语句在一定程度上泄露用户自身的隐私这一问题,设计了基于单服务器私有信息检索(private information retrieval,PIR)技术的用户隐私保护机制,实现了用户匿名查询.安全性分析表明,该方案满足数据机密性与用户隐私性.Sysbench基准测试实验分析表明,该方案具有良好的查询处理效率、读写吞吐量以及健壮性.     

An Efficient Query Rewriting Approach for Web Cached Data Management

0 IntroductionWitmhentth ef oerxp slhosairvineg gr ionwfotrhm oaft itohne iWsW aW k,eythe p rroeqblueirme-.When we deal withthe unprecedented amount of data,we areeasylost in browsing them. Thus , handling these data effi-ciently becomes more difficult than before.Consider the application domain publication retrieval ,which are abundant onthe Web and usually demandlongti meto generate the end-results through the query interfaces pro-vided by search engines .It oftenrequires three steps to de…     

一种基于逻辑的数据集成查询处理器设计

提出一种新的、基于逻辑的数据集成应用方案:用描述逻辑表达中介模式,能实现基于LAV源描述法的虚拟数据集成技术与物化数据仓库技术的无缝结合.在该集成应用框架下,利用Datalog谓词逻辑推理与描述逻辑自动推理相结合的混合推理机制,设计了一个集成查询重写处理算法,并将其作为实现集成系统查询处理器的基础.结果表明,当查询表达和源视图描述规则均为合取形式的规则时,该算法总能返回一个具有最大包含的查询重写,且对源描述规则数目增加不敏感,有较好的线性可伸缩性,能适应大量数据的集成处理.