位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题：基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.     

一种闪存敏感的多级缓存管理方法

基于闪存的固态硬盘(solid state driver,简称SSD)已经广泛应用于各种移动设备、PC机和服务器.与磁盘相比,尽管SSD具有数据存取速度高、抗震、低功耗等优良特性,但SSD自身也存在读写不对称、价格昂贵等不利因素,这使得SSD 短期内不会完全取代磁盘.将SSD和磁盘组合构建混合系统,可以发挥不同的硬件特性,提升系统性能.基于 MLC 型 SSD 和 SLC 型 SSD 之间的特性差异,提出了一种闪存敏感的多级缓存管理策略——FAMC.FAMC将SSD用在内存和磁盘之间作扩展缓存,针对数据库系统、文件管理中数据访问的特点,有选择地将内存牺牲页缓存到不同类型的SSD.FAMC同时考虑写请求模式和负载类型对系统性能的影响,设计实现对SSD友好的数据管理策略.此外,FAMC基于不同的数据置换代价提出了适用于SSD的缓冲区管理算法.基于多级缓存存储系统对FAMC的性能进行了评测,实验结果表明,FAMC可以大幅度降低系统响应时间,减少磁盘I/O.     

XML数据流上的有序XPath查询处理

XML数据流上的查询处理是最近研究工作的一个热点,如何高效地处理XML数据流上的XPath查询是其中的核心问题.之前的相关工作主要考虑了无序XPath查询处理的情况,而在股票信息监控、新闻信息订阅等很多的XML数据流应用中常常需要对有序XPath查询进行有效的支持.对于有序XPath查询的处理,之前的方法需要将查询进行分解,然后通过连接将分解后的子查询得到的中间结果合并.针对有序XPath查询自身的特点,提出了在查询树上引入顺序和位置标记,记录查询结点之间的顺序关系,并在此基础上提出了一种创新的XML数据流上的XPath查询处理算法OrderedXP.相比之前的工作,OrderedXP能够大量地减少缓存的中间结果数目,而且不需要分解原来的查询,避免了额外的连接操作.详细的实验数据验证了OrderedXP能够显著地提高有序XPath查询在XML数据流上的执行效率.     

XML数据流上的关键字查询

XML数据流上的XPath & XQuery查询处理是目前研究者关注的热点问题,但由于XPath & XQuery查询语言相对复杂,在不知道模式信息的前提下,用户很难通过已有的查询接口得到自己感兴趣的数据片断,因此如何在数据流模型上根据XML数据的特点为用户提供最友好的查询接口就成为一个亟待解决的问题.针对这个问题,创新地提出了在XML数据流上做关键字查询的问题,给出了最小相关连通子树(SRCT)的概念用于处理返回的结果,并设计了一种新的基于栈的Lookup算法,可以有效解决在XML数据流上进行关键字查询的问题,最后通过实验从不同角度对Lookup算法的各项性能指标进行了验证.     

基于直方图的XPath含值谓词路径选择性代价估计

路径选择性代价估计是XML查询优化的基础，也是研究的热点．目前的方法采用大量正态分布和独立性分布假设是造成误差的根本原因．定义了一种新颖的值一位置直方图用于统计XML数据中的结构和值的分布情况，并提出了6种直方图运算．在此基础上，给出用直方图计算估计路径中任一结，最选择性的方法．实验证明，这种方法无需独立性分布假设，也能在数据结构和数值分布不均匀的情况下。精确地估计路径选择性代价．     

一种从马尔可夫聚类簇发现潜在WEB社区特征的方法

在分析了目前一些典型的社区发现算法的基础上,通过对无主题条件下的隐含社区发现算法的研究,提出将基于流的社区特征和马尔可夫图形聚类算法(MCL)的簇结合起来寻找Web隐含社区的方法.将镜像或近似镜像页面的删除放在图形聚类之后,大大减少了比较的代价.然后,在聚类簇的基础上,使用判定每个簇内元素的筛选算法产生可能的社区候选集合.实验表明,该方法是可行的,可以发现许多存在的社区.     

F-Index:一种加速Twig查询处理的扁平结构索引

如何快速、有效地处理twig形式的查询是XML查询处理的关键问题,通过过滤与查询无关的元素可以减少查询中需要处理的元素数目,从而提高查询的执行效率.提出一种扁平结构索引F-Index,能够快速过滤所有与查询无关的索引结点,进而过滤掉查询无关的元素,在处理深度嵌套的复杂结构XML文档时具有很大的优势.提出一种新的查询算法,能够有效处理过滤后剩余元素的匹配问题.基于不同数据集的实验表明,使用F-Index进行过滤可以极大地提高查询处理的性能.     

Deep Web数据集成中基于最小超集的查询转换

近年来,随着Web上在线数据库的大量涌现,Deep Web数据集成(即Web数据库集成)成为当前信息领域的一个研究热点.查询转换是其中的核心部分,它主要负责将集成接口上的查询转换到相关Web数据库的接口上.由于Web数据库具有异构性和自治性的特点, 各查询接口上的属性名、数据格式以及查询能力都不尽相同,因此相当一部分查询不能进行精确转换,那么选择何种策略进行近似查询转换是一个很具有挑战性的工作.对这一问题进行了深入探讨,提出了基于最小超集的近似查询转换方法.实验结果表明,该方法在Deep Web数据集成中可以有效地提高返回结果的准确性.     

一种道路网络中移动对象的k近邻多查询处理算法

在实际应用中,服务器时常会收到许多查询请求,因此如何高效地进行多查询处理,并且获得良好的吞吐量具有重要的意义.研究了道路网络中连续的K近邻多查询处理技术.在已知查询点位置和运动速度的情况下,将道路网络上的查询点进行聚类,提出了基于聚类的K近邻多查询处理算法,使同一聚类中的查询共享执行,从而大大提高多查询处理的效率.算法还进一步利用扩展树存储查询结果,提高连续的K近邻多查询处理性能.理论分析和实验结果表明提出的算法是可行的、高效的.