APP软件性能效率研究

性能效率是APP软件的重要质量属性，但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征，基于ISO/IEC 25010标准提出了APP软件的性能效率模型，定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型，通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。     

基于差分隐私保护的兴趣点推荐算法设计

兴趣点推荐算法收集用户的历史行为记录,根据收集到的记录推测用户偏好,结合用户偏好向用户推荐新的兴趣点。针对传统的兴趣点推荐过程中,用户的隐私信息容易被泄露的问题,利用差分隐私保护机制对用户信息进行保护,防止被恶意攻击。差分隐私保护实现机制主要包括指数机制和拉普拉斯机制,均被使用于地理位置隐私保护算法中。基于差分隐私保护的地理位置隐私保护算法根据数据集中各项记录的相互关系建立位置搜索树;运用指数机制并结合树的结构挑选出经常访问的k项纪录;对这k项记录添加拉普拉斯噪声,发布加噪后的位置搜索树。实验表明,该算法能在推荐效果不变的情况下,有效地保护用户的隐私信息。     

混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度方法

随着大数据时代的到来,大量企业采用混合云部署应用系统。针对现有云工作流调度方法未考虑工作流多个任务间隐私保护需求的不足,构建了混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度模型,并提出一种相应的云工作流调度算法(CPHC)。该算法可在混合云环境下调度多个云工作流应用,并在满足隐私暴露风险与截止时间约束的前提下,优化执行成本。最后,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

基于双向参考集矩阵度量学习的行人再识别

针对行人再识别中由于外观差异不显著导致特征描述不准确的问题，该文提出一种基于双向参考集矩阵度量学习(BRM2L)的行人再识别算法。首先通过互近邻算法获得每个摄像头下的互近邻参考集，为保证参考集的鲁棒性，联合考虑各摄像头下的互近邻参考集获得双向参考集。通过双向参考集挖掘出困难样本进行特征描述，从而得到准确的外观差异描述。最后利用该特征描述进行更有效的矩阵度量学习。在多个公开数据集上的实验结果证明了该算法比现有算法具有更好的行人再识别性能。     

居住密度概念建构

居住密度既能简化为单一数据指标,又能综合反映城市居住空间的分布、强度、紧凑、动态等,甚至与品质、舒适度等主观感知紧密相关,它不再是一个精确的物理概念或反映特定问题的指标,而变成了一个广义的概念。然而,目前的决策者、学者、规划师以及普通市民对居住密度概念的认识尚不全面和清晰,导致无法真正厘清其定义、计算、概念及与其他要素间的相互关系。文章旨在通过梳理居住密度的定义与演变,从居住密度的度量与可视化、居住密度的感知和居住密度的规划与设计三个方面,完成对居住密度的概念体系的建构——它不仅仅是一个计算度量的指标,更是一个衡量、评价居住环境的综合指标。     

“人工智能+”背景下的数据安全与隐私保护探析

随着大数据和云计算的技术的深入应用，人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据，因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征，探究数据安全和隐私保护现状，分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题，并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。