基于差分隐私的多源数据关联规则挖掘方法

随着大数据时代的到来,挖掘大数据的潜在价值越来越受到学术界和工业界的关注。但与此同时,由于互联网安全事件频发,用户越来越多地关注个人隐私数据的泄露问题,用户数据的安全问题成为阻碍大数据分析的首要问题之一。关于用户数据的安全性问题,现有研究更多地关注访问控制、密文检索和结果验证,虽然可以保证用户数据本身的安全性,但是无法挖掘出所保护数据的潜在价值。如何既能保护用户的数据安全又能挖掘数据的潜在价值,是亟需解决的关键问题之一。文中提出了一种基于差分隐私保护的关联规则挖掘方法,数据拥有者使用拉普拉斯机制和指数机制在数据发布的过程中对用户数据进行保护,数据分析者在差分隐私的FP-tree上进行关联规则挖掘。其中的安全性假设是:攻击者即使掌握了除攻击目标以外的所有元组数据信息的背景知识,仍旧无法获得攻击目标的信息,因此具有极高的安全性。所提方法是兼顾安全性、性能和准确性,以牺牲部分精确率为代价,大幅增加了用户数据的安全性和处理性能。实验结果表明,所提方法的精确性损失在可接受的范围内,性能优于已有算法的性能。     

信息集成研究综述

信息集成所要解决的问题是把位于不同的异构信息源上的数据合并起来，以便为用户提供一个这些数据的统一视图。在当前的实际应用中，设计信息集成系统很重要，并且已经成为数据库领域的研究热点。本文对这一领域的研究做了综述，包括信息集成的方法、逻辑框架、查询处理，以及Web上半结构化数据的集成。最后，对将来的研究主题进行了展望。     

生物信息集成研究综述

随着计算机和生物技术的发展,生物信息集成已经成为一个重要的研究领域.在当前的实际应用中,分析设计生物信息集成系统已成为生物信息学领域的研究热点.本文讨论了生物信息集成所采用的主要方法,分析了著名的生物信息集成系统,并对将来的研究主题进行了展望.     

分布式UDDI互操作模型的研究

统一描述、发现与集成UDDI是Web服务中用来进行服务发布及查询操作的关键技术.目前的UDDI大多采用集中模式,随着服务数量的不断增加,其查找效率不断降低且对UDDI服务器的维护和管理也变得十分困难.此外,由于私有UDDI服务注册库的出现,且私有注册库之间缺乏互通机制,导致出现了新的服务孤岛.针对上述现状,本文提出了一种分布式UDDI互操作模型,将UDDI模型分为根UDDI、超域UDDI和普通UDDI三层架构,并对三层模型的维护和应用程序接口进行了较详细的讨论.仿真实验证明该模型可有效提高UDDI的查询效率并实现了UDDI注册库之间的信息互通.     

基于范畴论的本体集成描述

针对语义Web中的本体异构问题,提出一种基于范畴论的本体集成描述方法。与集合论相比,范畴论具有更高的抽象性和更强、更直观的表达力,是本体集成形式化嗟理想工具。把本体结构作为对象,范畴论中的“态射”可描述本体映射,“外推”可描述本体合并,运用图例进行说睨并给出本体合并算法。