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针对基于位置服务中用户位置信息和查询信息隐私易被泄露的安全威胁,基于Geohash地理信息一维编码、Memcached服务器集群,构建了一个轻量级、高效的位置服务隐私保护模型,并加以仿真实现。Geohash编码有效的实现了模糊用户位置的目的,结合Memcached的快照缓存,达到了k-匿名效果,且避免了用户稀疏问题和连续查询带来的易被结合用户背景知识进行关联攻击的问题,用户查询信息、服务端响应信息采用加密传输与存储的机制,应用APP与位置服务提供商实体双向认证,这在一定程度上保证了模型的安全性。二级缓存也提高了系统整体性能,经过仿真实验和数据测量,该模型有较好的性能表现。 相似文献
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借助模糊概念和模糊运算,对时间区间的描述很容易实现。对于指定的日历模式,不同的时间区间可根据它们的隶属度具有不同的权重。在模糊日历代数基础上,结合增量挖掘和累进计数的思想,提出了一种基于模糊日历的模糊时序关联规则挖掘方法。理论分析和实验结果均表明,该算法是高效可行的。 相似文献
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基于日历的时序关联规则挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
以日历格作为框架来研究时序关联规则,提出了一个有效的挖掘算法。在用户指定的日历模式下,首先通过一次扫描产生所有的频繁2项集及相应的1*日历模式,在此基础上产生k*日历模式,并利用聚集性质产生候选K项集及相应的日历模式,最后扫描事务数据库产生所有的频繁项集及其日历模式。实验证明,该算法具有较好的性能。 相似文献
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