基于最短路径信任关系的推荐项目计算方法

针对社交网络中协同过滤推荐算法的推荐速度计算问题,提出了一种基于最近邻方法的改进计算方法,并对算法有效性进行了分析。该算法对用户的相似性度量采用基于最短路径的信任关系,用分层图和动态规划的方法进行计算,并在社交网络的应用中对关系链的深度进行限制。对该算法基于KDD Cup 2012 Track 1的数据进行了仿真,并与其他方法做了性能比较。实验表明,改进算法可以很好地平衡推荐效率和准确率指标。     

采用熵的多维K-匿名划分方法

K-匿名是数据发布应用场景下重要的隐私保护模型。近年来数据集K-匿名化的算法得到广泛的研究,Median Mondrian算法是目前唯一的多维K-匿名划分方法。文中研究了Median Mondrian算法,指出其不能有效地平衡数据划分精度与数据隐私安全性之间的矛盾,由此提出基于熵测度机制的多维K-匿名划分方法以及评估K-匿名化结果安全性的测量标准。实验表明该算法是可行的,能有效地提高数据安全性。     

采用自适应GHA神经网络的分类器设计

介绍了一种自适应逼近数据实质维的GHA神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。在入侵检测领域,利用KDD CUP 1999数据集对该方法进行了仿真。采用正常连接数据训练GHA异常检测分类器,利用拒绝服务攻击数据进行了误用检测训练。并将测试结果与其他入侵检测方法进行了比较。     

基于ARP协议的局域网访问控制

提出了一种基于地址解析协议(ARP)的局域网访问控制方案。通过实时捕获、分析了网络数据报发现登录局域网络的非法主机,采用ARP协议机制杜绝其对局域网内合法主机的非法访问;利用服务器对网络主机IP地址、MAC地址和其他辅助信息的多重认证,以及网络主机客户端ARP缓存机制实现网内合法主机之间的限制访问,从而有效地保护局域网资源。