Skyline查询处理

对目前的Skyline查询方法进行分类和综述.首先介绍Skyline查询处理问题产生的背景,然后介绍Skyline查询处理的内存算法,并从带索引和不带索引两个方面对现有的外存Skyline查询处理方法进行分类介绍,在每组算法后,都对该组算法进行了性能评价,然后介绍不同子空间上的多SKyline查询处理模型——SKYCUBE的概念和相关研究.另外,还介绍了不同应用环境下解决Skyline查询处理的策略以及Skyline查询处理问题的扩展,最后归结出Skyline查询处理后续研究的几个方向.     

Co-Training——内容和链接的Web Spam检测方法

Web spam是指通过内容作弊和网页间链接作弊来欺骗搜索引擎,从而提升自身搜索排名的作弊网页,它干扰了搜索结果的准确性和相关性。提出基于Co-Training模型的Web spam检测方法,使用了网页的两组相互独立的特征——基于内容的统计特征和基于网络图的链接特征,分别建立两个独立的基本分类器;使用Co-Training半监督式学习算法,借助大量未标记数据来改善分类器质量。在WEB SPAM-UK2007数据集上的实验证明:算法改善了SVM分类器的效果。     

一种带稀疏间隙约束的并行模式匹配算法

带通配符的模式匹配是一个经典的研究问题,带有可变间隙约束的模式匹配是近年来比较热门的研究方向.为适应某些查询精度要求较高的应用领域,提出一种在稀疏间隙约束条件下求解模式匹配完备解的算法SGPM-SAI（pattern matching with sparse gaps constraint based on suffix automaton index）.SGPM-SAI通过对文本串预处理,建立一种称为W-SAM的图索引结构,然后对模式串分段查找EndPos集合,最后以集合归并求交的方法得到模式匹配的完备解.实验结果表明：在不考虑预处理时间的情况下,相比几种最典型的模式匹配算法（KMP,BM,AC,suffix array）,SGPM-SAI算法性能优势显著,至少高出3~5倍.通过与SAIL算法的最新优化版本（SAIL-Gen）进行比较,在稀疏间隙约束条件下,SGPM-SAI的性能要显著优于SAIL-Gen算法.此外,为有效利用现代处理器的大规模并行处理单元,提出了并行优化后的算法Parallel SGPM-SAI.实验结果表明：Parallel SGPM-SAI算法的加速效果显著,且具有良好的并行可扩展性,能够充分利用现代众核处理器的高并行计算优势.     

持续监控下差分隐私保护

近年来，随着信息技术的发展及物联网技术的兴起，出现了越来越多的持续监控应用场景，如智能交通实时监控、疾病实时监控、智能基础设施应用等.在这些场景中，如何对参与者持续分享的数据进行隐私保护面临重大挑战.差分隐私是一种严格和可证明的隐私定义，早期差分隐私研究大都基于一个大规模、静态的数据集做一次性的计算和发布.而持续监控下差分隐私保护需对动态数据做持续计算和发布.目前，持续监控下差分隐私保护是差分隐私领域新的研究热点之一.本文对持续监控下差分隐私保护的已有研究成果进行总结.首先对该场景下差分隐私保护模型进行阐述；然后重点介绍了持续监控下满足event级、user级和w-event级隐私保护的实现方案.在对已有研究成果深入对比分析的基础上，指出了持续监控下差分隐私保护的未来研究方向.     

无线传感器网络位置隐私保护技术

对传感器网络位置隐私保护技术的研究现状与进展进行了综述,首先介绍网络模型、攻击模型和性能评价模型.接着,按照路径伪装、陷阱诱导、网络匿名和通信控制这4种策略对现有的研究成果进行了分类,阐述了代表性协议的核心技术.对各协议性能和优缺点的分析比较表明:4种策略都会在一定程度上影响网络的通信和能耗性能:路径伪装策略主要针对逐跳回溯攻击,网络匿名策略主要针对ID分析攻击,陷阱诱导和通信控制策略可以抵御多种类型的攻击.最后,对未来研究方向进行了展望.