多方强隐私保护记录链接方法

链接跨组织数据库中表示同一实体的记录,同时保护存储在这些数据库中实体的隐私,是安全有效地整合多源数据资源的核心技术之一。然而,已有隐私保护记录链接(privacy-preserving record linkage,PPRL)技术中的分块方法不能同时保证高查全率和高查准率,强隐私性的匹配方法存在时间代价过大的不足,且对多于两个数据库间的匹配研究很少。针对上述问题,提出了一种多方强隐私保护记录链接方法(multi-partystrong-privacy-preserving record linkage,MP-SPPRL)。首先,提出了一种局部敏感哈希(locality sensitiveHashing,LSH)结合后缀分块的二次分块方法,并引入分块分散度调节两次分块,在保证MP-SPPRL高查全率的前提下有效地提高了查准率;接着,利用滑动窗口合并分块生成候选记录组,保证MP-SPPRL的容错率;然后,采用基于同态加密的Hamming距离计算方法,设计了一种适用于大型数据的基于安全多方计算(securemulti-party computation,SMC)的可伸缩多方记录匹配算法,通过缩减加密记录数量和提前终止不可能匹配的候选记录组的距离计算,显著降低了匹配的时间代价,提高了MP-SPPRL的效率;最后,通过大量实验验证了MP-SPPRL的高查全率、高查准率和高效性。     

RIAIL:大规模图上的可达性查询索引方法

图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据.     

支持Web深层数据库网格的部分关键技术的研究

当前,深层Web数据库数量急剧增加,然而其知识并没有得到有效的利用.本文提出将特定的深层Web数据库应用于网格环境中的思想,并针对支持深层Web数据库网格的部分关键技术进行研究,主要包括：（1）深层Web数据库元信息定义模型与模式抽取模型的研究;（2）多层次的模式匹配模型和自协调模型研究;（3）基于属性松弛的Web数据库查询与集成模型研究;（4）多目标函数代价模型和面向局部性的自适应优化调度模型研究.研发成果将为构建深层Web数据库网格提供良好的支持,就像网格的概念所定义的一样,为用户提供统一的接口,可按需为消费者提供集成的深层Web数据知识.其具有广阔的应用前景.     

服务网格中的资源服务选择代理研究

为了解决服务网格系统中出现的服务选择问题,提出了一个资源服务选择代理模型.借鉴OWL-S提出了一种服务需求描述语言(SRDL),使用户能够准确地描述对所需资源服务的要求;基于三种不同服务级别的QoS服务选择算法,用户可按需选择最合适的资源服务,降低作业执行时的出错率;采用候选服务缓存机制增加系统运行效率,同时降低远程服务查询代理的负担.     

基于多视角的多类型错误全面检测方法

随着信息化社会的发展,数据的规模越发庞大,数据的种类也越发丰富.时至今日,数据已经成为国家和企业的重要战略资源,是科学化管理的重要保障.然而,随着社会生活产生的数据日益丰富,大量的脏数据也随之而来,数据质量问题油然而生.如何准确而全面地检测出数据集中所包含的错误数据,一直是数据科学中的痛点问题.尽管已有许多传统方法被广泛用于各行各业,如基于约束与统计的检测方法,但这些方法通常需要丰富的先验知识与昂贵的人力和时间成本.受限于此,这些方法往往难以准确而全面地检测数据.近年来,许多新型错误检测方法利用深度学习技术,通过时序推断、文本解析等方式取得了更好检测效果,但它们通常只适用于特定的领域或特定的错误类型,面对现实生活中的复杂情况,泛用性不足.基于上述情况,结合传统方法与深度学习技术的优点,提出了一个基于多视角的多类型错误全面检测模型CEDM.首先,从模式的角度,结合现有约束条件,在属性、单元和元组层面进行多维度的统计分析,构建出基础检测规则;然后,通过词嵌入捕获数据语义,从语义的角度分析属性相关性、单元关联性与元组相似性,进而基于语义关系,从多个维度上更新、扩展基础规则;最终,联合多个视角...     

基于序列到序列结构的MOBA游戏局势趋势预测模型

多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究.针对该问题,提出一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型(MOBA-Trend).在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计一种数据缩放算法体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型,同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota 2,构建并发布相关数据集.实验结果表明,所提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势.     

融合信息增益比和遗传算法的混合式特征选择算法

随着信息技术以及电子病历和病案在医疗机构的应用,医院数据库产生了大量的医学数据.决策树因其分类精度高、计算速度快,且分类规则简单、易于理解,而被广泛应用于医学数据分析中.然而,医学数据固有的高维特征空间和高度特征冗余等特点,使得传统的决策树在医学数据上的分类精度并不理想.基于此,提出了一种融合信息增益比排序分组和分组进化遗传算法的混合式特征选择算法(GRRGA).该算法首先使用基于信息增益比的过滤式算法对原始特征集合进行排序,然后按照密度等分的原理对排序后的特征进行分组,最后再使用分组进化遗传算法对排序后的特征组进行遗传搜索.其中,分组进化遗传算法共分为种群内和种群外两种进化方法,并使用两种不同的适应度函数来控制进化过程.此外,针对决策树的不稳定性,提出使用Bagging方法对C4.5算法进行集成学习.实验结果显示,GRRGA算法在6组UCI数据集上的Precision指标均值为87.13%,显著优于传统的特征选择算法.此外,与另外两种分类算法对比可知,GRRGA算法的特征筛选性能依然是最优的.更重要的是, Bagging方法在Arrhythmia和Cancer医学数据集上的Preci...     

区块链系统中的分布式数据管理技术——挑战与展望

区块链是在数字加密货币的应用基础之上发展起来的一种分布式数据库技术.区块链系统具有去中心化、不可篡改、分布共识、可溯源和最终一致性等特点,这使其可以用于解决不可信环境下数据管理问题.区块链独特的数据管理功能已经成为各领域应用中发挥区块链价值的关键.本文基于对比特币、以太坊、超级账本等代表性区块链系统的研究分析,阐述区块链系统中分布式数据管理技术.首先,深入讨论区块链系统与传统分布式数据库系统之间的异同点,从分布式部署模式、节点角色、链拓扑结构等多个方面给出区块链的分类.然后,详细分析各类区块链系统所使用的数据存储结构、分布式查询处理与优化技术及其优缺点.最后,总结区块链系统的分布式数据管理技术在各专门领域应用中所面临的挑战和发展趋势.     

区块链技术在物联网中的应用与前瞻

随着物联网系统的迅速发展,越来越多设备和参与方加入到系统中.但是,大多数现有系统采用中心化的管理方式,在可扩展性、数据安全与隐私性、多方协作、数据共享方面面临诸多挑战.区块链技术是一种结合数字加密、分布式计算的点对点分布式记账技术,具有去中心化、不可篡改、可验证、可追溯等特性,为物联网系统面临的安全、协作和信任问题提供了解决方案.论文阐述了物联网系统前存在的挑战,分析了区块链在这些应用场景下的优势特性,并对区块链在物联网领域的应用解决方案做了对比和归纳,对区块链+物联网应用具有一定的借鉴意义.