基于交通冲突小间距互通式立交区域安全性评价方法

以新建小间距互通式立交区域主线范围内的交通状况为研究对象,运用交通冲突技术理论及VISSIM交通流微观仿真技术获取小间距互通式立交冲突率和间距关系模型,以小间距互通式立交区域的冲突率作为安全评价指标,运用灰色聚类理论,提出小间距互通式立交区域交通安全评价方法,把不同立交间距对应的安全等级分为四种类:不安全(D级),临界安全(C级),较安全(B级),安全(A级),对两个互通式立交间距小于700m的情况,应提出相应交通安全改善措施.应用结果表明:不同间距安全等级不相同,通过采用改善措施提高小间距互通式立交区域的安全状况,同时为新建小间距互通式立交区域安全评价提供有效途径.     

基于随机网格的位置隐私保护方法

针对当前已有的基于位置服务隐私保护技术在用户较少的情况下很难保障用户隐私保护级别的情况,借鉴网格计算和密码学理论,提出了一种改进的位置隐匿方法。该方法利用随机变化的网格区域,在移动节点之间进行简单位置计算并实时进行用户位置更新,通过移动终端和匿名服务器之间的协同计算完成位置隐匿。最后,通过理论分析阐述了该方法所具有轨迹不可追踪性和身份不可关联性等特点。同时,仿真实验进一步表明该方法的计算复杂度和通信复杂度满足位置服务中的即时通信的要求。     

多分辨率地形模型动态构建与实时显示研究

论述了一种基于大规模格网数据或离散高程点动态构建多分辨率地形模型的算法。基于三维透视投影理论,实时计算视野区域,在该区域内,通过地形的自身复杂程度、视点位置及视线与局部地形的方向关系确定三角形的六叉分割,构建地形层次三角网(HTIN),并利用包含三叉树子节点的四叉树管理HTIN,优化了HTIN的形状,提高了算法的效率。实验结果表明:该算法在三维地形的逼真显示与实时交互绘制方面均取得了较好的效果。     

基于非线性时间价值的多用户出行均衡与系统最优

针对存在异质用户的固定需求交通路网,当用户的时间价值呈离散分布,且出行费用与出行时间表现为非线性函数关系时,分别建立了基于时间和费用两种计量准则下的系统最优和多用户均衡路径选择模型.证明了在非线性时间价值函数条件下,存在非负匿名路段收费方案,使得基于费用计量的多用户均衡解与系统最优解一致,但在时间计量单位下,使得系统最优解与多用户均衡解一致的匿名路段收费方案不存在.     

增强现实中的自适应K值位置隐私保护仿真研究

无线通信和增强现实技术快速发展的同时,促进了基于位置服务的应用范围扩大,给人们的生活提供了极大的便捷。由于基于位置服务可随时随地可以获取用户的位置信息,用户的位置隐私安全也受到了极大的威胁。如何确保基于位置服务中数据的安全性,成为该项技术推广应用的关键问题。分析了基于位置服务中现有的位置隐私保护方法的优点和缺陷,针对不同的隐私等级提出自适应K值位置隐私保护方法,该方法联合使用K-匿名法和假名法,由受信任的第三方作为位置隐私保护的架构,而K值根据隐私等级自适应变化,从而有效地保护了用户的位置隐私。     

一种实时连续LOD技术的改进算法

建立多层次细节模型是提高大规模地形场景绘制速度的关键技术。本文在传统的基于四叉树的实时连续LOD生成算法基础上,提出了一种改进算法。该算法首先采用Mortan码的编码方式对地形数据简化,利用不完全四叉树存储简化后的高程数据,然后根据视点位置和网格空间对象误差的关系建立基于不完全四叉树的LOD模型,最后采用背面剔除算法将起伏地形的不可见部分去除。笔者使用该方法描述荆江地区的地形,取得了较好的简化效果。     

大区域地物场景的交互绘制

研究了大区域地理环境中地物场景的数据组织和快速绘制问题.首先,给出了基于层次四叉树组织管理大区域地物场景数据的方法;其次,描述了大区域地物场景交互绘制的流程,并对节点级视锥剔除阶段和遮挡剔除阶段进行了重点介绍.该方法便于集成到已有的实时地形绘制软件中.实验结果表明,在保证场景画面质量的前提下,集成后的系统能在微机上对大区域地理环境进行快速交互显示.     

基于最小化信息损失的用户隐私保护方法

在新兴电子商务发展过程中,对用户数据的收集、使用、开放与共享达到了前所未有的程度,给个人隐私安全带来了极大挑战.为了解决数据效用与个人隐私之间的矛盾,本文提出基于k-匿名原则的最小化信息损失隐私保护方法.首先结合属性阈值特征提出一种新的记录排序算法;接着将隐私保护过程转化为对各条记录与各个候选匿名函数之间的最优分配问题,构建最小化信息损失的优化模型,并设计启发式方法快速求解最优匿名函数的选择与分配方案,实现对数据的匿名处理.在三个不同规模的真实数据集上,通过与目前最有效的多个隐私保护方法进行数值实验比较.结果表明本文方法在满足相同隐私保护水平下可产生最佳的数据效用且具有较快的计算效率.本文方法为新兴电子商务中用户数据隐私保护研究提供了理论和技术上的创新,为大规模数据的隐私保护应用提供了有效的解决方案.     

基于四叉树的邻域查询技术

邻域查询技术是地理信息系统中基本的空间分析操作,本文对基于四叉树和八叉树的邻域查询技术进行了探讨,并详细介绍了基于显式四叉树和FD线性四叉树的邻域查询算法。     

多用户弹性需求网络的双准则系统最优交通分配

针对存在异质用户的弹性需求交通网络,当用户时间价值呈离散分布时,给出了系统时间最优和系统费用最优的双准则优化模型及其帕累托有效前沿.证明了存在正的匿名路段收费方案.支持除系统时间最优解之外的其他帕累托解与多用户均衡解达到一致,分析了帕累托最优解处的系统性能与各自的单目标最优系统性能之间的偏差.研究表明,该偏差的上界仅依赖于用户的时间价值分布,而与路段流量分布和路段出行时间函数无关.     

基于轮廓泛化的位置隐私保护模型及方法

移动用户在连续位置服务过程中会产生大量的相关位置,攻击者可通过用户轮廓将其关联成位置轨迹。由于位置轨迹含有更多时空相关信息,使得攻击者更易获取用户个人隐私。针对这种情况,通过二分图刻画描述了轮廓和位置之间的关联关系,并基于该关联关系建立了Lθk隐私保护模型以及可抵抗轮廓关联攻击的假位置生成方法。该方法为每个服务位置生成轮廓信息相似的虚假位置,模糊了轮廓与真实位置之间的关联关系,保护了用户在导航或最近邻查询过程中的位置隐私。最后,性能分析及实验验证进一步证实,所提方法可提供较高的隐私保护级别和较好的算法执行效率。     

隐私保护的快速聚类算法

针对基于安全多方计算聚类算法的低效问题,提出了基于聚类特征树结构的隐私保护的层次k-means聚类算法.算法基于半诚信模型,在第三方内存中保留对各记录的索引信息及聚类特征树的当前层信息,减少了I/O次数和通信量,克服了难以适应多数据方和因过于信赖第三方导致隐私泄漏等缺陷.算法通过基于安全多方计算的标准化协议、距离计算协议和聚类中心计算协议,实现了数据的有效保护,综合层次和k-means聚类算法的优点,提高了计算精度和算法的可伸缩性.理论证明了算法的安全性和高效性,实验结果表明所提算法优于同类算法.     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

Sugeno测度下的征信用户聚类研究

征信系统是典型的大数据客户系统,如何对征信用户进行合理归类,进而从类别特征中分析用户的特点,是对征信系统进行深入挖掘的焦点问题之一.在征信系统中存在着大量的频数字段,这些变量的距离不能使用欧氏距离来刻画,Sugeno积分提供了一种考虑集合序的测度框架.本研究通过使用Sugeno测度下的部分序积分,构造了两集合的Sugeno距离差,进而在此基础上,重构Kmeans动态聚类算法,通过截集阈值来控制类的合并,从而更准确地对征信用户进行归类,并初步讨论了部分类用户的画像特征.     

影响个人在线提供隐私信息意愿的实证研究

个人信息是个性化网络服务的主要依据, 然而各种网络风险使得用户心存疑虑, 拒绝提供个人信息或提供虚假信息. 为此, 从个人、网站和情境三方面的因素着手, 以已有研究成果为基础, 建立一个影响个人在线提供信息隐私意愿的模型, 并采用结构方程模型对理论模型和研究假设进行实证分析. 研究结果表明: 个人网络隐私顾虑会负向影响个人信息提供意愿, 而其信任倾向则通过影响用户对网站的信任进而对用户提供信息隐私意愿产生积极作用. 网站良好的声誉及网站安全控制和隐私政策在很大程度上通过建立用户信任进一步正向影响用户个人信息提供意愿. 此外, 用户提供个人信息隐私的意愿还受到用户对网站的有用性感知和信息敏感度的影响. 研究结果可以帮助网站制定更好的网站注册流程和顾客信息收集策略等, 从而更好地获得顾客的个人信息.     

一种新的基于混合策略的动态组密钥管理方案

针对大型动态组通信,提出一种基于Iolus LKH SKDC混合策略的组密钥管理方案。该方案中全局组控制器通过密钥树来管理各个子组控制器,每个子组内采用改进的LKH SKDC方案管理子组成员;子组管理器根据成员ID值,利用单向散列函数计算成员所在路径上各节点密钥值。该方案具有分组管理和集中管理的优点以及良好的可伸缩性,它使LKH方案中的单点失效问题限制在子组范围内,不会对全局产生影响。理论分析和数值结果表明,该方案中子组管理器的密钥存储和动态更新开销大大减少,且用户在加入和退出子组时不会随机产生更新密钥,具有较好的综合性能。     

物联网移动RFID系统隐私保护方案

为了解决标签携带者和阅读器持有者被恶意追踪与监视以及隐私信息泄漏等问题,设计了物联网移动RFID系统隐私保护方案.该方案采用RFID隐私管理服务系统,在标签与阅读器之间根据标签隐私等级实现单向认证或双向认证,在阅读器与信息服务系统之间采用基于模糊身份加密算法实现匿名访问控制.安全性及效能分析表明,此方案不仅增强了标签携带者的隐私保护,还保护了阅读器持有者的身份隐私,且具有一定的效能优势.     

认知网络中基于三角分解的干扰对齐算法

针对多个主用户、多个次用户的认知多输入多输出网络,由次用户单方面消除主次间的干扰,带来次用户性能严重损失的问题,提出一种联合主次用户信道矩阵进行三角分解的干扰对齐算法。首先,根据各个用户的信道质量分别对主用户系统和次用户系统的信道矩阵进行排序;然后,结合主用户网络和次用户网络的信道矩阵进行三角分解;最后,通过最小均方误差算法来验证所提算法的可行性。仿真实验表明,所提算法能有效地提高次用户自由度上限以及次用户网络和主用户网络的系统容量、平均能量效率及抑制干扰的能力。