面向中文搜索的网络加密流量侧信道分析方法

搜索引擎中的增量式搜索服务通过发送实时请求为用户更新建议列表。针对搜索加密流量存在的信息泄露,该文提出一种面向中文搜索的侧信道分析方法,利用搜索请求数据包长度增量和时间间隔的可区分性,构建了3阶段的分析模型以实现对用户输入查询的识别。实验结果表明,该方法在4个常用中文搜索引擎中的识别性能均达到理论量化值,对包含1.4×105查询监控集的综合识别准确率达到76%。最后通过评估4种针对性的缓解机制,证明了通过阻断信息泄露来源可有效防御侧信道分析。     

搜索引擎技术在移动互联网音乐领域的研究与实践

为了优化移动互联网用户对音乐搜索的体验,对搜索引擎的性能、搜索查准率及查全率、更新及时性等方面提出了新的要求。针对这些需求,对搜索引擎技术在音乐搜索领域的应用进行了深入研究,研发了一套可行的面向移动互联网音乐搜索的搜索引擎解决方案。方案采用层级式搜索策略提高了搜索引擎规则组合的灵活性,同时,内存索引和文件索引相结合的索引机制保证了索引更新的及时性。     

一种基于用户路径模型的搜索引擎检索性能度量方法

 搜索引擎是信息时代人们获取所需信息的重要手段,搜索引擎性能度量方法也成为了一个重要的研究课题.本文分析了国内外搜索引擎检索性能度量的研究状况,提出了一种基于用户路径模型的性能度量方法.从用户搜索行为的角度研究了用户行为模型,通过抽象用户行为模型到路径模型的映射,给出基于用户路径模型的搜索引擎检索性能的评估步骤,针对度量数据给出了成功搜索度量方法,并通过度量平台的实现验证了该度量方法的实践意义.     

赵钧：构建基于云计算的物联网运营平台

近年来，在信息技术领域，云计算作为一种新兴的计算模式被提出，并迅速从概念走向应用，云计算的成功应用之一是Google的搜索引擎，它的数据分布式存储在各地的数据中心，当用户发出搜索请求时，可以并行地从数千台计算机上发起搜索并进行排名，将结果反馈给用户。     

个性化元搜索引擎

介绍了个性化元搜索引擎系统，旨在帮助Internet用户快速准确地搜索到符合自己需求的Internet信息。该系统采用元搜索引擎的结构，以Agent作为架构系统的基本组件，利用Agent的自治性和协作性来完成用户的S个性化Internet信息的搜索。在系统设计中，略，能够提高系统的性能和易用性。     

元搜索引擎中基于OWA算子的查询结果合成研究

元搜索引擎综合了多个搜索引擎的搜索结果,提高了搜索的覆盖率,但搜索的结果往往数目庞大,并且很多结果与用户查询并不相关,这直接影响了用户检索的质量,也提高了检索的代价。针对这一问题,提出了基于OWA算子的结果合成算法。它基于用户偏好来获得成员引擎执行某个特定类别查询的性能,采用页面反馈度来给每一个结果页面提供一个基于内容的评分,最后采用乐观OWA算子作为权重函数对结果进行了整合。实验表明,该算法提高了用户的检索效率和质量。     

主动性搜索引擎的研究与设计

主动性搜索引擎旨在将全文检索技术应用于企业级内部,帮助企业降低信息检索成本,运用搜索技术将必要信息主动推给需要的用户.本文在对搜索技术面临分析进行分析的基础上,详细阐述了主动性搜索引擎的设计,以期将系统主动的将搜索结果呈现给用户.     

基于云计算的智慧城市垂直搜索技术研究

政府、行业、企业和公众都对智慧城市领域的垂直搜索功能有较为迫切的需要,但目前缺少相关的应用研究工作.文章在对垂直搜索引擎、云计算等相关技术进行应用研究的基础上,提出了一种面向智慧城市的垂直搜索平台整体解决方案,该方案具有行业化程度高、性能和可靠性强、可伸缩性好等特点,能够满足不同用户的实际需求,具有良好的应用价值.     

实时信息搜索技术的研究

随着信息技术的发展,网络的迅速普及,搜索引擎在网络用户的生活中扮演着越来越重要的角色,在网络时代,信息检索主要通过Internet搜索引擎进行.Internet提供了多种不同的信息发布和检索方式.讨论新型智能信息搜索技术,使用户成为搜索引擎的主导者,搜索引擎既可以按照既定的算法海量搜索,还可以根据用户输入来抓取信息,达到实时搜索功能,就如何智能分析用户输入,如何抓取网页,怎样获取网页源码,以及关键字的获取与过滤进行了描述与分析.     

赛普拉斯抢占网络搜索引擎市场

日前,赛普拉斯半导体公司宣布,它已开始提供Ayama 10000 NSE系列网络搜索引擎(NSE)的样品。这一系列产品为多协议信息包分类以及以每秒搜索2.66亿次(266 MSPS)的速度进行转发做了优化,从而将该公司现有网络搜索引擎解决方案的搜索性能提高了一倍。Ayama10000的推出使赛普拉斯在网络搜索引擎市场的性能竞赛中处于领先地位。     

Admission control algorithms for multicast sessions with multiplestreams

Real-time multicast communication is considered, in which each destination makes an individual bid for delivery of a subset of real-time hierarchically encoded streams that are offered to the session by the source. The objective is to customize stream delivery to destinations, based on their requests and network constraints. Admission control procedures, which consider requests for multiple streams from multiple destinations and resolve contention when users' requests exceed available network resources, are presented. Specifications for four admission control procedures are presented and their properties analyzed. A performance measure for admission control is defined to be the total gain for the source that equals the sum of bids by the users taking delivery of the streams they ordered. Simulation results of the performance of the procedures are presented and compared to the performance of an optimal, but highly complex, admission control algorithm. In this paper the assumption is that the routing tree is already in place and the focus is on managing users' requests and deciding on which stream to deliver to each destination. This is done by signaling protocols that transfer messages containing users' requests and resource allocation commands between a source and the destinations. In addition, admission control protocols take users' requests and network resources as their input and issue as outputs the decisions on which request to admit (and allocate resources for) and which to reject     

A Personalized Search Model Using Online Social Network Data Based on a Holonic Multiagent System

Personalized search utilizes user preferences to optimize search results,and most existing studies obtain user preferences by analyzing user behaviors in search engines that provide click-through data.However,the behavioral data are noisy because users often clicked some irrelevant documents to find their required information,and the new user cold start issue represents a serious problem,greatly reducing the performance of personalized search.This paper attempts to utilize online social network data to obtain user preferences that can be used to personalize search results,mine the knowledge of user interests,user influence and user relationships from online social networks,and use this knowledge to optimize the results returned by search engines.The proposed model is based on a holonic multiagent system that improves the adaptability and scalability of the model.The experimental results show that utilizing online social network data to implement personalized search is feasible and that online social network data are significant for personalized search.     

一种综合赋形波束天线阵的组合算法

提出一种新的组合优化方法。先通过遗传算法得到一个初步的优化结果,再用直接搜索算法进行二次优化,这样既突出了遗传算法全局寻优的特点,又避免了它在接近最优解时出现的小幅度随机波动。以低副瓣平方余割波束天线阵的综合为例,在主瓣达到要求的前提下,组合算法得到的天线阵方向图副瓣比直接搜索算法和遗传算法的副瓣低4dB以上。     

Traffic grooming in WDM optical network with grooming resources at Max Connectivity nodes

In this paper, we propose Max Connectivity grooming in WDM mesh networks under static lightpath connection requests. The grooming and wavelength conversion resources are placed at the nodes having maximum connections. We propose a heuristic genetic algorithm (GA) model to solve grooming, routing and wavelength assignment. The GA algorithm has been used to optimize the cost of grooming and wavelength conversion resources. The blocking probability has been investigated under different lightpath connections. The performance of Max Connectivity grooming has been compared with other grooming policies. Our results indicate the improvement of resource utilization with minimum blocking probability.     

GBSS：基于分组的语义搜索研究

给出了一种基于分组的语义搜索方法-GBSS。在体系结构设计上,GBSS提出一种混和体系结构,原始数据的存储和检索采取DHT网络,元数据的存储和检索采取非结构化网络。在搜索算法上,GBSS基于当前P2P领域和复杂网络领域的基本研究结论,提出一种无描述的文件分组方法,在节点的分组之间按照搜索兴趣和共享文档关联建立朋友关系。搜索过程利用朋友关系实现搜索请求的转发,并且集成高效的缓存策略。模拟测试表明GBSS稳定高效,相对传统算法性能有数量级的提高。     

基于 Ontology的个性化元搜索引擎研究

文中提出了一种新的基于Ontology的个性化元搜索引擎系统模型，目的是解决现有搜索引擎很难考虑用户兴趣来实现用户个性化搜索问题。提出了基于Ontology的用户描述文件的表达方法和自动隐式学习算法，以及基于Ontology查询结果合成算法。全面描述了系统三层结构以及用户个性化搜索处理过程，并给出了对系统的评价标准。     

Cognitive Radio Engine Design Based on Ant Colony Optimization

In this letter, a mutated ant colony optimization (MACO) cognitive radio engine is proposed, and it is the first time to apply ACO algorithm to this problem. The cognitive radio is a promising technology nowadays to alleviate the apparent scarcity of available radio spectrum, and the cognitive radio engine determines the optimal radio transmission parameters for the system. The cognitive engine problem is usually solved by genetic algorithm (GA), however, the GA converges slowly and its performance can still be improved. Hence, MACO algorithm with excellent performance is applied to the cognitive engine in this letter. Simulation results show that the fitness scores obtained by the MACO engine are much better than the ACO and GA engines in different scenarios.     

对搜索引擎中评分方法的研究

针对搜索引擎评分较为困难的问题,文中提出了一种评分方法.该方法使用协同过滤技术,在同一兴趣组中各用户所提供的搜索结果集的基础上,采用文中提出的并行关联规则算法对各用户的局部有向图进行预处理,找出兴趣组中各成员都感兴趣的页面.然后对这些页面的内容和超链接附近出现的文本以及链接结构进行分析.计算权威页面和引导页面,以找到虽不包括在检索结果中,但相关的页面.此外,在对所获得的页面进行评价时,除考虑Web页自身的链接结构和兴趣组中查询用户对页面的评价,还考虑兴趣组中其它成员对页面的评价和所有成员对页面的使用情况等因素,从而使推荐给用户的页面排序更加合理.     

带滤波的遗传算法求解数据关联问题

利用带滤波的遗传算法来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。针对遗传算法在求解过程中暴露的搜索最优解速度慢,甚至得不到可行解的问题,本文引入控制领域的滤波器概念,对遗传算法加以改进,使其能够较快地得到最优解,并且保证得到的是可行解,较好地满足了数据关联在实际应用中的需要。