基于内容的图像Hash算法及其性能评估

介绍了一个有效的图像鉴别系统设计应具备的4种特征：鲁棒性、易碎性、安全性和篡改可定位性，综述主要的图像内容hash算法以及常用的4种信息安全机制，进而分析和讨论了现有算法所存在的性能折中和安全问题，并对目前流行的图像篡改检测算法通过实验进行深入评估和分析，实验表明与hash属性相关的4种性能是互相冲突的：鲁棒性要求在小的扰动下保持良好的健壮性，易碎性则要求尽可能降低感知不相似输入的碰撞可能性，安全性则可能阻止鲁棒性的获得，从安全的角度看易碎性和安全性是非常重要的，一个hash算法应通过某种程度的性能折中来实现上述互为冲突的目标。     

LSI和kNN相结合的文本分类模型研究

针对传统文本分类系统的不足,提出了一种基于隐含语义索引的kNN的文本分类模型。该方法既充分利用了向量空间模型在表示方法上的巨大优势,又弥补了其忽略语义的不足,具备一定的理论和现实意义。     

搜索引擎中页面更新策略的分析与改进

网上信息资源不断变化，搜索引擎需要不断更新它所访问过的网页，提高更新效率是搜索引擎的关键技术所在，在总结搜索引擎现有页面更新策略（统一更新策略和个体更新策略）进行了比较，指出了两种方案的优劣所在，进而提出了一种改进的折衷方案即分类更新策略。并从理论上论证其优越性，在实际应用中评价了有其有效性，结果表明分类更新策略很大程度上改进的搜索效果。     

基于Hyperlink聚类的网页分类研究

研究并提出了基于Hyperlink聚类的分类算法,它不需要分析Web文档内容,只根据Web图来聚类,算法性能比传统文本分类方法有很大提高,大大增强了网页分类的能力和效率,适合于海量网页分类,实验表明基于Hyperlink聚类的分类算法,应用于Web文档信息分类,比传统的文本分类方法更加有效。