跨部门政府数据共享中的隐私保护研究

随着大数据时代的到来,政府部门越来越重视运用技术手段深度挖掘政府数据资源的价值。与此同时,政府部门对于政府数据共享的需求也在不断提高。然而,目前政府数据共享中存在着不同程度的隐私泄露风险。因此,如何在保护公民隐私的前提下共享政府数据成为提高政府治理能力和服务水平的一个挑战性问题。从政府部门间数据共享隐私保护需求出发,根据政府数据类型多样、属性复杂等特性,提出了基于中心点聚类的改进K匿名数据共享方法(KMedoid-based KADS)。首先,为减少非需求属性数据的共享范围,对拟共享原始数据表进行预处理,基于属性相关度将其划分为多个数据表;然后,利用基于中心点的记录相似度聚类算法处理划分得到的数据表,生成初步满足K匿名要求的聚类结果表;最后,利用K匿名簇共享算法,根据数据资源请求部门的共享要求,为其提供需求数据所在的K匿名数据表。通过与经典K匿名Incognito算法进行实验比较,表明提出的KMedoid-based KADS算法能有效减少信息损失量,提高共享数据可用性。     

理工科大学文化教育有效性评价研究——以石家庄铁道大学为例

随着移动计算和无限设备的蓬勃发展,基于位置服务中的位置隐私保护研究受到了学术界广泛关注。为保护位置隐私,学术界提出了很多匿名算法。但现有这些算法均基于一个假设,即网络中的所有用户均可信。实际上,网络中并不存在任何可信实体,现有基于真实位置生成匿名集的方法应用领域有限。针对此问题,根据用户发出信号强弱判断位置邻近性,提出了一种在k*NNG上的匿名算法,并通过“协作”的方式在不暴露用户任何隐私的前提下生成匿名区域。在不同系统设置下对算法进行实验,实验结果表明,算法在效率和服务质量上取得了较好的平衡。     

大数据背景下智慧城市数据隐私保护策略研究

大数据背景下的数据隐私保护越来越成为智慧城市建设亟须破解的问题和议题。智慧城市数据隐私保护困境主要体现为：数据收集的过度化、大数据处理的加密缺失化、大数据交互的泛滥化以及大数据隐私侵犯的可及化。智慧城市中的数据隐私保护困境的生成逻辑主要源于：城市全景监控与数据资源商品化的负效应、智慧服务吸纳隐私与数据处理黑箱化的压力、异构稀释隐私保护与数据隐私边界模糊化的挑战、隐私观念流变与数据保护基础空洞化的阻滞。走出智慧城市中数据隐私保护困境需要推进数据隐私保护法治化，健全智慧城市隐私保护的法治之维；加强数据隐私保护技术创新，建构智慧城市隐私保护的技术之维；打造多元共治的数据隐私保护体系，深化智慧城市隐私保护的制度之维，消解“知情—同意”框架异化的困境；夯实智慧城市的数据隐私保护基础。     

多媒体数据库检索的一种并行算法

本文描述了并行算法在多媒体数据库中的应用。重点介绍了K-树模型和建立在K-树模型上的一种基于内 容、多特征匹配的多媒体并行检索算法。在K-树模型下,每一多媒体数据类型可被视为一个K维的数据集合,它能 在保证检索精度的情况下显著提高检索速度。通过在Beowulf机群系统上的性能测试验证了该算法的有效性。     

多油层复杂断块油藏开发层系细分研究

滨南油田毕家断块沙三下亚段属于多层砂岩、强非均质性油藏,其纵向上含油小层多达58个,开发过程中暴露出层间矛盾日益突出。基于油藏地质及开发特征分析,提出利用K-均值算法对小层进行分层聚类,建立定量化的开发层系划分标准,指导开发层系的划分。通过K-均值算法将滨南油田毕家断块沙三下亚段细分为三套开发层系,数值模拟分析表明,利用K-均值算法对开发层系进行定量划分是可行的,细分开发层系后渗透率极差变小、层间矛盾减缓,预测15年后采收率提高13.4%。     

基于数据多粒度的隐私差序保护

大数据时代,隐私的数据化与数据的隐私化相互交织,个人隐私边界日渐模糊。传统对于隐私、数据的“粗粒度”保护策略已难以匹配当前高度解析化的“微粒社会”,隐私保护与利用隐私换取便捷生活的悖论进一步凸显,人们的隐私焦虑愈发严重。研究基于数据多粒度探讨隐私差序保护,将个人数据以“人格价值”“敏感程度”与“社会属性”进行分层、分级,明确隐私保护与数据合理使用的价值序位差异及边界,并根据不同层次粒度之间的序关系,赋予用户真正的管理权与使用权,让隐私保护更具针对性,数据管理更具效益。     

价值、技术与审查的三维审视:算法决策的伦理风险与规避策略

在技术驱动与效率职能转变的需求下,算法决策广泛且深入应用于社会生活的各方面.在算法决策不断释放技术红利的同时,也因对其缺乏伦理规制而陷入技术偏轨的困境,形成算法自动关联导致个体非自愿泄露隐私、算法决策弱化人的主体能力、算法权威压缩人的自主选择空间、大数据杀熟损害个体消费权益等伦理风险样态."科技之真"必须强化"道德之善"的价值理念,只有秉持以人为本的宗旨,强化匿名算法技术保护隐私、加强人工干预以纠正算法决策偏差,才能有效规避算法决策的伦理风险.     

改进的Louvain社团划分算法

社团划分在生物化学、社会学、生态系统等方面有广泛的应用。划分结果的可靠性和算法效率是研究的重点。Louvain算法是一个划分结果相对可靠、算法效率较高的算法。该文针对Louvain算法在处理叶节点方面进行了改进。通过研究叶节点的特性和Louvain算法的不足之处,在改进算法中基于叶节点特性进行提前剪枝,以避免多余运算。用改进算法和Louvain算法分别对18组人工数据和一组某个机构的实际邮件数据进行处理,将结果进行对比发现改进算法在保持划分结果准确度不变的情况下,有效地提高了处理速度。     

大数据时代数据的保护及其二次利用侵权的规则选择 ——基于“卡－梅框架”的分析刘铁光，吴玉宝

数据是大数据的核心要素,其潜在价值主要通过二次利用、整合利用以及充分利用扩展数据得以实现,即便是被匿名化处理的数据,在二次利用时亦可能侵犯他人诸如隐私的人格权。由于数据的重要性以及二次利用侵权的可能性,必须为其确立合适的保护或救济规则。“卡－梅框架”可作为检验现有规则与确立未来规则的标尺：应维持现行立法对于人格权、著作权、商业秘密等权利相关的数据所提供的财产规则保护,并将该种规则通过确立特别权利的方式适用于匿名化处理的数据集,而对于与人格权、著作权等不相关的原始数据,应坚持不予赋权的现状;对于二次利用侵权,则应建立责任规则,允许相关数据继续被利用,以保障大数据价值的充分实现。     

硬规则时代的数据自由与隐私边界

人类社会正从软规则时代走向硬规则时代,其推动力量源于数据和算法。数据主义是21世纪的新宗教,数据自由是硬规则运行的前提。数据主义以产业发展与人类便利等“善”为由,呼吁数据自由与分享经济,但越来越多的事件表明不加控制的数据自由流动带来了严重的隐私安全隐患。隐私是人格尊严的先决条件,也是社会组织、道德伦理、法律问责机制的基石,规制数据权力与算法权力,保护隐私已变得刻不容缓。通过公法路径,以数据主权与数据监管对算法权力进行规制,通过私法路径,设置新型权利实现以权利稀释权力。构建适应硬规则时代的软规则体系,强化数据权力主体的自律与数据权利主体的自治,构建与硬规则相适应的软规则体系,守护好隐私边界。     

一种用于图像检索的新型半监督学习算法

基于支持向量机的理论提出了一种用于图像检索的半监督学习算法。该算法的基本思想是,如果两点彼此是最近点,则它们共用一个标注。因此,该算法可以在具有最大类间空隙和很好保留位置特征的基础上找到一个投影。对该算法和标准支持向量机及转导(transductive)支持向量机的图像检索效果进行了实验比较,结果表明该算法可以获得更好的效果。     

小波变换的离群时序数据挖掘分析

针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。通过对时序数据进行离散小波变换,将其从时域空间变换到频域空间,使时序数据映射为多维空间的点。该方法具有多尺度、时移不变性等特点,经离群时间序列进行离散小波变换后,不仅具有良好的保距性又达到降低维数目的。然后提出一种基于距离的离群时序数据挖掘算法。仿真试验表明了该方法的有效性。     

基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究

采用基于不同尺度下的面向特征基元的影像分析方法对高分辨率遥感影像进行基于MPI的处理,即在对常规的影像数据划分方法进行总结分析的基础上,提出了基于特定环境下的非均匀数据划分策略;在进行基于影像数据库的MPI并行处理时,提出了一种新的数据流分配方法。处理结果表明,这两种方法均能够在一定环境下取得比常规方法更高的效率。     

基于遗传算法的ISAR运动补偿新算法

提出了基于遗传算法进行逆合成孔径雷达运动补偿的新算法.针对遗传算法解的收敛性问题,在遗传算法中采用了最优个体保存策略,使得解以概率1收敛于全局最优解;针对遗传算法运算量大的问题,提出了采用运动补偿后最小熵和最小距离作为适应度函数,由此形成2种称为GAMCE和GAMCD的ISAR运动补偿新算法.仿真数据和实测数据验证了所提新算法的有效性.     

利用单词超团的二分图文本聚类算法

鉴于目前传统文本聚类方法中利用文档间的相似度进行聚类存在的问题,在传统的文本挖掘基础上提出了一种新的文本聚类算法——利用单词超团的二分图文本聚类算法。该算法用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度及主题类别预测,并利用图划分策略来大大降低文档相似度比较算法的复杂度,同时将超团作为特征结构的扩展,可以在一定范围内减少语言信息的丢失,提高聚类效果。经实验证明该算法具有较高的有效性。     

快速排序一个低效问题的完善处理

为了改善含有大量重复数据时快速排序效率低下的问题，提出了简便有效的拟3路划分算法，即每次划分时并不单独分离出等值元素以形成等值区，而是划分后及时排除基准处自然形成的等值区，从而避免了3路划分的困难，仅需对原算法做极少的修改，数值结果表明效果优于其它同类算法。     

基于正区域约简的决策表差别矩阵方法研究

利用差别矩阵比较容易求出决策表的所有属性约简.分析了几种决策表差别矩阵的生成特点,提出一种改进的差别矩阵,差别矩阵的生成不需要计算划分U/C或正区域,可直接由决策表产生,得到了差别矩阵的几个定理.利用这些结果,给出求决策表的正区域、核、最小约简和所有属性约简的方法.理论分析和实例说明,新算法与文献[4-6]中属性约简方法所得到的约简结果相同,但效率更高.     

保局投影算法的优化研究

保局投影算法的基础是构造一个模拟图像局部结构的最近相邻图,但该最近相邻图并不总能够准确表示图像的流形结构,该文提出了一种基于保局投影的迭代保局投影优化算法。该方法可以不断地迭代更新保局投影算法的最近相邻图,最近邻图的构成直接影响到保局投影算法的性能,因此,优化后的最近相邻图可以更好地表示出图像的流形结构。从而可以得到更佳的降维映射。对该算法与PCA及LPP的图像检索效果进行实验比较,结果表明,该算法可以获得更好的效果。     

关于行政公开几个问题的思考

行政公开是我国实现行政法治的一项重要任务。我国行政公开理论基础的研究应从知情权与表达自由权的互动关系入手；资讯社会隐私权内容的新变化对行政公开提出的新的要求不容忽视；我国行政公开制度建构应该选择重点突破的方法；行政公开的救济必须同步完善；行政行为和行政程序的法治化是行政公开制度建构的现实基础。     

关于行政公开几个问题的思考

行政公开是我国实现行政法治的一项重要任务。文章认为,我国行政公开理论基础的研究应从知情权与表达自由权的互动关系入手;资讯社会隐私权内容的新变化对行政公开提出的新要求不容忽视;我国行政公开制度的建构应该选择重点突破的方法;行政公开的救济必须同步完善;行政行为和行政程序的法制化是行政公开制度建构的现实基础。