基于数字水印技术的OR二维码信息保护

二维条码技术和数字水印技术都是防伪领域中的重要技术和研究热点。由于二维码的编码过程是通过公开的数据信息转换方法进行，因此从严格意义上说二维码技术并不是一种可靠的保密技术。本文设计并实现了一整套基于QR二维码的信息保护方法。本文讨论的QR二维码信息保护的方法，主要包含生成水印的加密算法和解密水印的提取和解密算法两部分。基于以上思路，采用数字水印技术实现在公开信息中加入秘密的隐私信息，从而实现隐私信息的隐藏保护。本文主要讨论核心信息的混沌序列置乱和置乱图像的嵌入两个步骤。核心信息的混沌序列置乱采用LogiStic映射的混沌系统对核心信息进行置乱，置乱图像的嵌入采用二维离散余弦变换将置乱后的核心内容图像嵌入到载体图像中。经过实验验证，该套基于QR二维码的信息保护方法能有效的保护储存在二维码中的信息，有效地解决了二维码信息保密性差的问题。     

基于数字水印技术的QR二维码信息保护

二维条码技术和数字水印技术都是防伪领域中的重要技术和研究热点。由于二维码的编码过程是通过公开的数据信息转换方法进行,因此从严格意义上说二维码技术并不是一种可靠的保密技术。本文设计并实现了一整套基于QR二维码的信息保护方法。本文讨论的QR二维码信息保护的方法,主要包含生成水印的加密算法和解密水印的提取和解密算法两部分。基于以上思路,采用数字水印技术实现在公开信息中加入秘密的隐私信息,从而实现隐私信息的隐藏保护。本文主要讨论核心信息的混沌序列置乱和置乱图像的嵌入两个步骤。核心信息的混沌序列置乱采用Logistic映射的混沌系统对核心信息进行置乱,置乱图像的嵌入采用二维离散余弦变换将置乱后的核心内容图像嵌入到载体图像中。经过实验验证,该套基于QR二维码的信息保护方法能有效的保护储存在二维码中的信息,有效地解决了二维码信息保密性差的问题。     

基于异质信息网络的模糊推荐算法

随着互联网信息的爆炸式增长,推荐系统扮演着越来越重要的角色。为了解决传统推荐系统存在的信息稀疏问题,并且合理表达用户的偏好,提出基于异质信息网络的模糊推荐算法(HFR)。HFR方法构建三角模糊评分模型将用户离散的评分信息模糊化,此外,还加入了项目的属性信息并使用元路径表示;在此基础上充分利用多源信息,提出了一种新的相似性度量,并预测评分获得最终的推荐结果。实验结果表明,HFR方法有效解决了信息稀疏问题,提高了推荐质量。