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针对传统的并行核外编程复杂、虚存系统性能不理想的问题,提出一种基于PVFS的并行核外计算方法,描述了其软件层次结构、数据访问策略及实现,为工作站机群用户提供了方便的编程接口以及核外数据的全局视图.实验结果表明,该方法扩展了可有效解决的核外问题规模,大数据量时的计算性能优于虚存系统. 相似文献
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随着智能终端的普及和无线通信技术的发展,基于位置的服务已渗入到人们的日常生活当中.这些服务在给人们的日常生活带来便利的同时,也带来隐私泄漏的风险.针对轨迹数据的推理攻击不仅可分析出目标用户的家庭住址、工作地点等敏感位置信息,甚至可推测出用户的生活习惯、健康状态、宗教信仰等隐私信息.轨迹隐私能否得到妥善保护已成为制约移动互联网发展的瓶颈问题.本文对已有的轨迹隐私保护方法进行了分类描述,并分析已有工作的优缺点,最后指明未来的研究方向. 相似文献
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在基于有限状态自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)基础上,结合Tuned BM算法的优点,提出一个快速的多模式字符串匹配算法,实现了多模式匹配过程中不匹配字符的连续跳跃.在此基础上进一步改进,得到一个最差时间复杂度为线性的匹配算法.分析指出算法实际比较的字符数随着模式串长度的增加而下降,并随模式集的增大有所增多.实验表明,在模式串较短时,算法需要的匹配时间仅为AC算法的1/2到1/3,AQR算法的9/10左右;在模式串较长时,所需时间为AC算法的1/4至1/8,AQR算法的3/4左右. 相似文献
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基于集成聚类的流量分类架构 总被引:1,自引:0,他引:1
流量分类是优化网络服务质量的基础与关键.机器学习算法利用数据流统计特征分类流量,对于识别加密私有协议流量具有重要意义.然而,特征偏置和类别不平衡是基于机器学习的流量分类研究所面临的两大挑战.特征偏置是指一些数据流统计特征在提高部分应用识别准确率的同时也降低了另外一部分应用识别的准确率.类别不平衡是指机器学习流量分类器对样本数较少的应用识别的准确率较低.为解决上述问题,提出了基于集成聚类的流量分类架构(traffic classification framework based on ensemble clustering,简称TCFEC).TCFEC由多个基于不同特征子空间聚类的基分类器和一个最优决策部件构成,能够提高流量分类的准确率.具体而言,与传统的机器学习流量分类器相比,TCFEC的平均流准确率最高提升5%,字节准确率最高提升6%. 相似文献
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对于不同文本格式下的文本内容检索是当前互联网研究的热点问题之一。为了达到快速获取文档内文本信息为内容检索提供基础数据并提高整体检索效率的目的,以Microsoft Office 2007文档格式为分析基础,提出了基于状态机的文本自动提取方法。实验证明,提出的方法在文本提取的正确性、内存耗费、提取时间方面达到了很好的效果。 相似文献
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