一种基于角色和数据项的访问控制方式

当今社会,随着信息和通信技术的飞速发展,数字信息正在被广泛使用,为了进行数据分析以支撑基于信息的决策,政府、社会机构、公司和个人都可能会收集一些涉及个人的信息数据,然而伴随着大数据资源的正在进行越来越广泛的整合、分析和利用,使得数据治理问题,特别是数据隐私保护问题也越来越被人们重视,成为大数据研究的一个重点。本文针对如何保证数据资源在使用过程中的安全访问控制问题,在主流的基于角色的访问控制方式的思路之上进行了扩展,提出了一种基于角色和数据项的访问控制方式,即在数据库中增加角色对数据表中每一项的访问权限表。实践结果表明,与目前主流的几种访问控制模式相比,实现了对数据的精细化管理,对不同角色的用户访问实现了数据可控,对大数据环境下信息系统的数据隐私保护具有一定的指导意义。     

一种共性服务接入与集成方法

随着互联网的高速发展,各领域企业的信息化程度越来越高,快速开发高质量、易维护的企业业务信息系统是必然的趋势.由于不同企业在搭建业务信息系统时存在一些十分相似的功能需求,为了高效而有保障地满足信息化系统的建设,信息系统的开发人员选择使用第三方企业开发的服务并以松耦合的方式整合其共性服务的开发.开发人员从而可以将更多的精力投入于其核心商业逻辑的构建.然而,众多的基于第三方提供的各种服务给系统开发人员带来了适配难、质量无保障等困难,极大地阻碍了业务信息系统的建设.针对上述问题,提出了一种业务信息系统共性服务接入与集成方法.该方法集成了搭建业务信息系统所共性需求的各种第三方共性服务,为各领域、各行业的业务信息系统提供具有统一接口格式的、可互联互通的,且支持服务保障和服务运营支撑功能的可定制集成服务的共性服务基础设施.详细阐述了该方法的功能、结构与特点,提出了一种共性服务组合流程抽象描述语言以系统地描述与开发,并举例深入阐述系统的特点.     

OFDMA 协同网络中基于QoS 保证的资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)协作通信系统,为了解决数据传输速率最大化并提供尽力而为业务与实时业务的服务质量(QoS)保证问题,提出新型资源分配算法.通过以总功率受限为约束条件,定义基于数据速率、时延和丢包率的效用函数,并以在协作传输中以最大化效用函数为目标进行中继选择和子载波分配.通过中继和用户上的子载波和功率分配方案的设计,从而最大化网络数据传输速率并最小化时延与丢包率,为多种业务提供服务质量保证.采用最优化理论与方法求解效用函数,得到了资源分配结果.仿真结果验证了算法收敛,并给出功率分配结果,以及网络吞吐量和时延性能指标情况,验证了算法的有效性.     

资源型城市转型视角下的城镇开发边界研究——以铜川市为例

随着生态文明建设的稳步推进和机构改革方案的落实,建立空间规划编制体系与划定城镇开发边界将成为限制城镇无序扩张的重要政策工具。以铜川市城镇开发边界划定为例,从资源型城市转型的视角提出城镇开发边界划定方法和策略,以期为西部地区及资源型城市划定城镇开发边界提供借鉴。针对资源型城市的特征,提出以下策略:(1)从城市转型和产业转型两大视角,提出资源型城市转型发展的生态、服务、交通、产业4大导向原则;(2)基于西部城市环境脆弱和资源型城市特点,在生态敏感性分析的基础上对城镇建设用地进行增长模拟,并对比在蔓延趋势下城镇建设用地增长模拟的差异及问题;(3)基于多规融合统筹全域空间的各种控制线,并针对资源型城市独立工矿区的开发边界提出相应对策。     

大数据

7 数据挖掘和数据流挖掘 7.1大数据挖掘技术的简介和分类大数据技术广义上包括大数据相关的获取、存储、处理、挖掘等技术,但就美国政府2012年提出的"大数据研究与发展计划"而言,它主要指的是面向大数据的数据挖掘、机器学习技术.此期重点介绍大数据中的数据挖掘技术,重点是数据流挖掘技术.     

云原生数据湖服务平台的设计与实现

云原生数据湖已经成为数据管理和分析领域的研究热点,相关技术和应用也得到了广泛的关注和探索。数据湖部署存在着成本高、组件之间兼容性差等问题,存算不分离制约着数据湖平台延展性,缺乏完备的数据入湖体系容易引起数据湖沼泽的形成,导致用户无法从中提取数据价值。该文设计并实现了云原生数据湖服务平台,平台以Kubernetes为底层构建云原生环境,结合容器技术将数据湖组件镜像化,同时设计数据湖存算分离方案来提高数据湖平台的可扩展性和可移植性,并配合监控、组装生产线将镜像容器化,实现数据湖上云操作。并建立用户入湖作业与云原生计算引擎之间的桥梁,对入湖信息进行预处理,提供多类型作业以满足多元化入湖场景,以统一catalog的方式将数据写入数据湖中。实际运行结果表明,该平台既提高了数据湖平台的灵活性和可靠性,又确保了元数据和数据资产的规范性存储。     

QubitE:用于知识图谱补全的量子嵌入模型

知识图谱补全任务通过预测知识图谱中缺失的事实补全知识图谱。基于量子的知识图谱嵌入(KGE)模型利用变分量子电路，通过测量量子比特状态的概率分布对三元组进行评分，评分高的三元组即为缺失的事实。但是目前基于量子的KGE要么在优化过程中失去了量子优势，矩阵酉性被破坏，要么需要大量参数用于存储量子态，从而导致过拟合和低性能。此外，这些方法忽略了对于理解模型性能必不可少的理论分析。为了解决性能问题和弥合理论差距，提出了QubitE模型：将实体嵌入作为量子位(单位复向量),将关系嵌入作为量子门(酉复矩阵),评分过程为复矩阵乘法，利用核方法进行优化。该模型的参数化方式能在优化中保持量子优势，时空复杂度为线性，甚至可以进一步实现基于语义的量子逻辑计算。此外，从理论上可以证明该模型具有完全表达性、关系模式推理能力和包含性等，有助于理解模型性能。实验表明，QubitE在一些基准知识图谱上可以取得与最先进的经典模型相当的结果。     

时序关系下的闭合序列模式挖掘算法

序列挖掘算法产生冗余序列,造成其运行时间过长.对此,提出了一种新的闭合序列挖掘算法——时序关系下的闭合序列模式挖掘算法.依据闭合序列模式的性质,通过比较频繁序列与每个1-项频繁序列之间的时序关系,推断频繁序列模式是否可扩展.基于IBM公司的合成数据,将其与闭合序列模式挖掘算法进行比较,实验结果表明,这种新的闭合序列挖掘算法可以有效降低运行时间且不易受到属性值个数的影响.     

网络异常点检测中性能指标阈值的动态确定方法

通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的提前发现和快速恢复是提高通信网的可靠性的重要手段. 采用基于统计假设检验的网络异常点检测方法,提出一种综合运用季节累积自回归滑动平均模型时间序列预测和置信区间计算来动态获取性能指标阈值的方法. 利用累积自回归滑动平均模型在训练集上的拟合残差白噪声符合正态分布的假设,给出了一种通过构造满足t分布的随机变量来计算预测值在任意置信度1－α下置信区间的新算法. 理论分析和实验结果表明,该阈值动态确定方法有效.     

基于本体与SSH架构的异构数据集成框架的研究

信息化的高速发展带了数据异构问题,本体(Ontology)技术通过描述领域知识的公共语义解决了异构数据集成中的语义异构,实现了异构数据库的全局访问与语义互操作。本文在研究基于本体的数据集成系统的基础上,融入了struts、hibernate、spring等技术,实现了局部本体的自动生成、数据库操作的优化封装、bean组件的全局管理,细化了系统分层,全面提高了系统的集成效率,减少了系统耦合度,增加了系统的灵活性。