基于聚类的l-多样性匿名方法

-多样性(I-diversity)模型采用传统基于概念层次结构的数据概化策略,在对敏感属性进行匿名保护时往往会造成不必要的信息损失。针对这一问题,将聚类技术引入数据匿名中,提出一种基于聚类的I-diversity匿名保护方法。该方法在满足I-diversity模型的约束条件下,采用基于距离的层次化聚类算法划分元组,对不同类型的准标识符使用不同的概化策略,并依据数据概化前后属性值不确定性程度的变化描述数据概化带来的信息损失。同现有的I-diversity模型相比,该方法能较好地保护用户的敏感属性,并且在一定程度上降低了概化处理带来的信息损失。     

一种基于元搜索引擎的数字图书馆系统集成框架

为了实现Web上广泛分布的、异构的数字图书馆系统的无缝集成,向用户提供统一、透明的服务,提出一种基于元搜索引擎的数字图书馆系统集成框架,并基于该框架实现了一个原型系统.该系统能将用户的查询映射到远程数字图书馆的查询服务,利用统一的查询界面实现了对Web上多个数字图书馆的透明访问,并且对参与集成的数字图书馆不施加任何约束.     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术的研究与改进

随着电子邮件的应用与普及,垃圾邮件的泛滥也越来越多地受到人们的关注.本文对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的原理及其关键技术进行了详细的描述.针对朴素贝叶斯模型对分类信息过度简化和准确率低等缺点,通过引入分级的最小风险算法和对多项式和多重贝努利估计模犁进行混合的方法分别对贝叶斯过滤器进行了改进,并进行了实验.实验结果表明,改进后的贝叶斯过滤器具有了更好过滤效果.