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2.
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. 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
个人数据空间管理中的任务挖掘策略 总被引:2,自引:0,他引:2
在个人数据空间管理过程中,用户需要处理大量异质数据如邮件、文档、图片等.随着用户数据在数量和种类上的增多,如何有效管理这些数据,为用户提供有效的存储及查询服务成为一个具有挑战性的问题.传统数据管理工具如文件系统、桌面搜索工具等并未给用户提供足够的管理能力.究其原因,个人数据空间是由数据、用户以及服务三要素组成.而传统数据管理工具却忽略了用户这一要素,因此仅能在存储路径或全文索引的基础上提供服务.实际上数据与用户之间具有密不可分的联系,个人数据空间中的数据正是来自于用户行为.而用户行为是由一个一个任务组成的.挖掘个人数据中的任务,可以建立起数据间基于用户行为的语义关系,进而可以为用户提供任务视角的数据管理服务以及基于任务的查询服务.正是基于这一思想,提出了基于用户行为挖掘用户任务的方法.通过分析用户行为,发现个人数据由用户行为产生的时序关系,然后根据该时序关系生成用户的任务.实验证明该方法是有效的. 相似文献
5.
Web数据库技术和实例分析 总被引:3,自引:0,他引:3
Internet尤其是WWW提供了在Internet和Intranets上可获得各种数据和信息的有效途径。但是,所获得的信息作成HTML静态网页就不太适于已存在于DBMS中庞大的数据。潜在的巨大数据量必须双重管理,数据更新难于处理,并且查询能力有限。另一局限是标准的WWW技术不允许把从不同服务器的部分结果合为单一的结果页面。 相似文献
6.
中文数据库自然语言查询系统Nchiql设计与实现 总被引:15,自引:0,他引:15
中文数据库自然语言查询的研究有两个基本目标,首先解决NLIDB面临的可移植性和可用性的问题,其次提出适合中文自然语言查询处理的特有方法,为此开了了中文数据库自然语言查询系统NChiql,从总体设计的角度,介绍了NChiql中的可移植性体系结构、中文自然语言查询分析、基于数据库语言的自然语言查询分析与转换和智能界面管理等内容,实验表明,该系统具有良好的可用性及高效和鲁棒的语言分析器。 相似文献
7.
主存键值(key-value,KV)数据库具有高效性、易用性和可扩展性.由于主存容量有限,一些数据量较大的应用必须使用磁盘进行数据交换.而固态硬盘(solid state disk,SSD)有高速的随机读特点,使用固态硬盘作为主存KV数据库的虚拟内存会提高对不在主存中的数据的读性能.但是固态硬盘的随机写性能较差,于是提... 相似文献
8.
9.
10.
Deep Web集成服务的不确定模式匹配 总被引:5,自引:0,他引:5
随着Deep Web的迅猛发展,从高度自治、异构及动态变化的Web数据库中,为用户提供高质量的数据逐渐成为当前Deep Web集成服务的一个研究热点.在大部分Web数据库只能通过查询接口为用户提供服务的前提下,如何建立用户请求与集成查询接口模式之间以及集成查询接口模式与Web数据库查询接口模式之间的匹配关系,是Deep Web集成服务中进行合理的用户请求转换的关键.之前的相关工作都是寻找最佳的匹配结果,回避匹配的不确定性,丢弃了可能有价值的其他匹配结果.文中首先剖析了请求转换中模式匹配的不确定性,提出了数字类型的相似度计算方法,给出了进行数字类型的模式匹配的有效的剪枝方法以及数据类型驱动的模式匹配优化方法,并在此基础上提出了一种基于相似度计算的不确定性模式匹配方法,最后通过大量的实验证明了该方法的有效性. 相似文献