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2001年 | 1篇 |
2000年 | 3篇 |
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1997年 | 2篇 |
1996年 | 2篇 |
1992年 | 2篇 |
排序方式: 共有117条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
In this paper, we introduce a concept of Annotation Based Query Answer, and a method for its computation, which can answer queries on relational databases that may violate a set of functional dependencies. In this approach, inconsistency is viewed as a property of data and described with annotations. To be more precise, every piece of data in a relation can have zero or more annotations with it and annotations are propagated along with queries from the source to the output. With annotations, inconsistent da... 相似文献
2.
基于权重信息挖掘社会网络中的隐含社团 总被引:1,自引:0,他引:1
社团结构是一种普遍存在于各类真实网络中的结构特性.挖掘网络的社团结构对于理解网络的功能与行为有着重要作用.然而,现有的各种社团挖掘算法仅仅基于网络拓扑结构信息,而忽视了蕴涵于真实社会网络边权信息中丰富的语义信息.目前普遍使用的基于模块性最大化的社团挖掘算法倾向于将小社团合并,这使得语义上丰富的小社团容易湮灭于基于拓扑结构信息所挖掘出的大社团中.而挖掘出这些隐含于大社团中的有着丰富语义内涵的小社团对于加深社会网络语义层面的理解有着重要作用.为此,提出一个接近线性复杂度的有权网络社团挖掘算法.通过充分利用权重信息,算法可以将社会网络划分为富含语义信息的粒度较细且相对较小的隐含社团.通过对基于DBLP作者合作网络的实证分析,证实了新算法的有效性和高效性. 相似文献
3.
4.
区间索引是随着对约束数据库的实用化的研究而提出的。文中在Meta-树的基础上提出了DM-树和相应算法,它对区间索引保持了存储为O(n),查询I/O时间为O(logn+t/B)的性能, 相似文献
5.
形式化方法是分析与验证安全协议属性的强有力的工具.在对一阶定理证明器ProVerif深入研究的基础上,对简化的Needham-Schroeder认证协议进行了形式化分析. 相似文献
6.
XML文档作为一种网上信息交换方式,其应用越来越广泛.信息发布的安全性给数据库带来新的挑战,目前一些安全策略以法律条文形式颁布,这要求采用有效的手段证实对XML文档的访问与安全策略的一致性.审计能达到这样的目的,但已有的审计方法只能对SQL查询结果进行审计,不能对XML文档查询——XQuery或Xpath进行审计,且蓄意破坏的用户可能通过对查询结果进行推理来访问敏感信息,这就要求对XQuery的审计必然同时具备推理能力.对此,首先提出了可靠而可行的XQuery审计方法、算法及相应查询图模型(QGM);为使审计具备基本的推理能力,针对XML文档的几种典型约束,给出了推理审计方法、算法及相应查询图模型;实验结果表明,给出的XML查询推理审计框架切实可行. 相似文献
7.
不一致数据无法正确反映现实世界,其上的查询结果内含错误或矛盾,而现有的很多不一致数据查询处理相关研究都存在信息丢失的问题。 AQA(annotation based query answer)针对这一问题采用信任标签在属性级别上区分一致和不一致数据,避免了信息丢失。但 AQA 假设记录在依赖左边属性上的分量可信,且只针对函数依赖一种约束,具有应用局限性。在综合约束(函数依赖、包含依赖和域约束)范围内、不确定属性任意的情况下扩展了AQA,重新审视了 AQA 的数据模型及其上的查询代数,讨论了任意约束在查询结果上的蕴含约束计算问题。实验结果表明,扩展后的AQA非连接类查询的性能和普通的SQL基本相同,连接查询经优化后性能接近普通SQL查询,但AQA不丢失信息,与部分同类研究相比有很大优势。 相似文献
8.
9.
目前动态数据的隐私保护引起了人们的广泛关注。m-invariance概念的提出,比较好地解决了动态类别敏感属性的数据隐私保护问题,但对于动态数值敏感属性却未取得任何进展。描述了动态数值敏感属性的数据隐私保护问题,提出了解决该问题的m-increment概念及其泛化算法,并通过实验数据说明了算法的实用性和效率。 相似文献
10.
大数据时代,数据开放过程中的隐私保护研究是重要的研究领域之一。现有的隐私保护研究致力于对数据中的敏感信息进行匿名化、添加噪音、扰动等处理以保护隐私,但在一些数据使用场景下要求使用原始数据。在这种情境下对数据开放带来的隐私泄露风险进行评估,就显得尤为重要。在对现有隐私保护研究进行总结的基础上,提出一种基于矩阵计算的隐私泄露评估方法,为支持数据开放提供了有力保障。 相似文献