基于Huffman树的密文索引构建方案

为实现安全高效的云端数据密文检索,提出基于Huffman树的密文索引构建及检索方案。将Huffman树形结构及其编码的思想引入密文索引结构的构建方案中,改进基于知识理解的中文分词算法提取明文关键词,通过改进的TF-IDF规则对检索结果集进行排序以返回最符合用户需求的Top-K个结果,并增加伪造的索引结点以增强索引结构的抗统计分析攻击能力。通过实验测试和性能对比分析可得出结论：方案在保证密文和索引信息安全性的同时,可以提高密文检索的效率。     

基于索引的完美模糊彩虹表时空折中攻击

提出一种新的完美模糊彩虹表预计算和在线分析方法,在预计算表的生成与存储过程中,将存储空间分块并设置索引,依据预计算链终节点对应的索引值进行存储,并在这一过程中完成对合并链的处理。在线分析阶段,借助索引对查表区域进行精确定位,有效减少了外存储器访问次数,提高了在线分析阶段的查表效率。与原有完美模糊彩虹表方法的对比表明,在相同的攻击成功率要求下,本方法预计算阶段的存储空间约减率可达到18%以上;而在线分析阶段,若综合考虑单向函数迭代与外存储器访问所需时间,文章方法对长度<8的全可打印字符口令进行攻击所需的在线阶段时间仅为原有方法的7.6%。     

基于Hash算法的DNA序列k-mer index问题的数学建模

针对查找DNA序列的相似序列问题,给出了建立索引和查找索引的数学模型,基于Hash算法,建立了依赖于k值大小的顺序索引模型和散列索引模型,特别对较大k值选用了DJBHash函数,有效的避免了Hash冲突问题。最后在硬件平台CPU为2.6GHz、内存为8G、操作系统为64位Windows 7的条件下,对100万条长度为100的DNA序列进行了测试,给出了不同k值下建立和查询索引的用时和占用内存情况,有效的解决了DNA序列的k-mer index问题。     

《中国矿业大学学报》征稿简则

正《中国矿业大学学报》是由中国矿业大学主办,刊登自然科学各个领域最新研究成果,具有矿业特色的综合性学术刊物,被《工程索引》(Ei Compendex)、美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》、《中国科学引文数据库》(CSCD)等20多种国内外重要检索刊源数据库收录。1.来稿要求及注意事项1)来稿应主题突出、论点明确、论据可靠、数据准确、语言精练,在科学和学术上具有创新性。2)论文组成包括题目、作者姓名、作者单位(具体至院、系、所)、所在省市及邮政编码、摘要、5~8个关键词(以上均需用中、英文表述)、中图分类号、第一作者简介、正文、参考文献。3)题目应反映文章主要内容,一般不用副标题,不超过20个汉字,避免使用非公知的外文缩写。     

《昆明冶金高等专科学校学报》2013年人大“复印报刊资料”转载统计

<正>索引情况统计2013年本刊社科版共刊发论文60篇,被"人大复印报刊资料"转载索引26篇,转载率为43%1.国外人格理论研究的主要流派述评/宋剑祥,何亚芸//《心理学》2013第12期2.略论我国董事责任保险制度的完善/杜永波,     

WDRR:一种带权重的多维案例推理算法

案例推理技术已经成为故障诊断、管理辅助决策、专家系统等实现的重要手段.现有的案例推理算法针对海量案例集时,普遍存在检索效率不高问题.设计了一种带权重的多维案例推理算法(Weighted DimensionReduction and R-tree,WDRR),该算法结合案例的多维特征权重,将多维案例降维成二维案例点,并在此基础上建立R树空间索引;案例检索时首先借助R树索引,确定案例的二维点所在,再结合二次权重和K近邻(KNN)算法进行精确过滤,根据相似度阈值输出案例推理的结果,并完成案例学习和索引修正.实验证明该方法针对海量案例集的检索效率和准确率都有较大的提升.     

大规模图数据匹配技术综述

在大数据时代海量的多源异构数据间存在着紧密的关联性,图作为表示数据之间关系的基本结构在社交网络分析、社会安全分析、生物数据分析等领域有着广泛应用.在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题.从应用角度对用于图查询的图数据匹配技术的研究进展进行综述,根据图数据的不同特征以及应用的不同需求对图匹配问题分类进行介绍.同时,将重点介绍精确图匹配,包括无索引的匹配和基于索引的匹配,以及相关的关键技术、主要算法、性能评价等进行了介绍、测试和分析.最后对图匹配技术的应用现状和面临的问题进行了总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.     

BSP模型下基于边聚簇的大图划分与迭代处理

近年来随着互联网的普及和相关技术的日益成熟,大规模图数据处理成为新的研究热点.由于传统的如Hadoop等通用云平台不适合迭代式地处理图数据,研究人员基于BSP模型提出了新的处理方案,如Pregel,Hama,Giraph等.然而,图处理算法需要按照图的拓扑结构频繁交换中间计算结果而导致巨大的通信开销,这严重地影响了基于BSP模型的系统的处理性能.首先从降低消息通信的角度分析当前主流BSP系统的处理方案,然后提出了一种基于边聚簇的垂直混合划分策略(EC-VHP),并建立代价收益模型分析其消息通信优化的效果.在EC-VHP的基础上,提出了一个点-边计算模型,并设计了简单Hash索引和多队列并行顺序索引机制,进一步提高消息通信的处理效率.最后,在真实数据集和模拟数据集上的大量实验,验证了EC-VHP策略和索引机制的正确性和有效性.     

一种面向动态连续查询的查询索引

针对当前面向连续查询的查询索引不适应查询动态变化的问题,提出一种能承受频繁更新的动态连续查询索引。为实现该索引,设计一种基于网格和树的索引结构,该索引结构继承了网格结构的高效更新性能的优点,并通过继承树的特性,克服网格结构高空间开销的问题。实验结果表明,该连续查询索引比基于网格的连续查询索引节省空间开销约一个数量级;比基于树的连续查询索引更新效率提高约70%,查询性能提高约25%。     

时态拟序数据索引TQD-tree

讨论一种新的时态数据库索引技术TQD-tree.不同于常规的“代数”方式,TQD-tree基于“序关系”数学框架,但与“代数”方式一样能够实现“一次一集合”的数据操作.提出给定时间期间集合上线序划分概念并建立构建算法,在线序划分框架内,提出时态数据索TQD-tree,并研究了相应查询和更新算法.设计了仿真实验,对TQD-tree的性能进行了基本评估.