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数据库中数值型数据的加密存储与查询方法 被引量:24
1
作者 黄保华 王添晶 贾丰玮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期123-128,共6页
为提高数据库中数值型数据的密文查询效率,提出一种为数据库中数值型数据建立索引的新方法。对敏感数据应用单调递增函数计算得出比较值,应用非单调函数对敏感数据计算求得混淆值,将比较值和混淆值组成索引值并随密文数据一起存入数据... 为提高数据库中数值型数据的密文查询效率,提出一种为数据库中数值型数据建立索引的新方法。对敏感数据应用单调递增函数计算得出比较值,应用非单调函数对敏感数据计算求得混淆值,将比较值和混淆值组成索引值并随密文数据一起存入数据库中。密文数据的查询采用两阶段方法,第一阶段查询时先根据查询条件计算得出比较值,将数据库中的索引值去混淆后与其进行比较,筛选出符合条件的密文结果集,第二阶段对一阶段得到的密文结果集解密后查询得到最终所需的结果集。实验结果表明,该方法能够提高数值型数据的密文查询效率。 展开更多
关键词 加密处理 两阶段查询 数值型数据 比较值 混淆值
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大规模数值型数据库中敏感数据的加密算法研究 被引量:4
2
作者 汪滢 熊婷 兰长明 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第17期94-98,共5页
针对大规模数值型数据库中敏感数据的加密,传统算法无法解决当前行、列数据间加密密钥的干扰问题,导致安全性能较差,效率降低。为此,提出一种新的大规模数值型数据库中敏感数据加密算法,对大规模数值型数据库中的数据进行聚类处理,以过... 针对大规模数值型数据库中敏感数据的加密,传统算法无法解决当前行、列数据间加密密钥的干扰问题,导致安全性能较差,效率降低。为此,提出一种新的大规模数值型数据库中敏感数据加密算法,对大规模数值型数据库中的数据进行聚类处理,以过滤无价值数据,得到对用户有价值的数值型数据,降低计算量。给出大规模数值型数据库中敏感数据加密原理,进行大规模数值型数据库的元素级加密,使所有字段的密钥均不相同。介绍了一种只在加密和解密的过程中产生密钥的密钥生成方式,依据得到的密钥对大规模数值型数据库中敏感数据进行加密和解密处理,从而实现敏感数据的加密。实验结果表明,采用所提算法对敏感数据进行加密,不仅能够保证安全性,而且有很高的效率和存储性能。 展开更多
关键词 大规模 数值型数据 敏感数据 加密
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基于数值型数据的模糊规则快速挖掘方法 被引量:1
3
作者 谢永芳 胡志坤 桂卫华 《控制工程》 CSCD 2006年第5期442-444,448,共4页
针对数值型数据能准确反应现实世界,但难以理解的问题,为了从数值型数据中挖掘出易于理解的知识,提出了基于数值型数据的模糊规则快速挖掘方法。该方法能从数值型数据中挖掘出一个零阶的Sugeno模糊规则,并采用一种启发式方法将这个零阶... 针对数值型数据能准确反应现实世界,但难以理解的问题,为了从数值型数据中挖掘出易于理解的知识,提出了基于数值型数据的模糊规则快速挖掘方法。该方法能从数值型数据中挖掘出一个零阶的Sugeno模糊规则,并采用一种启发式方法将这个零阶的Sugeno模糊规则的数值结论转变为两个带置信度的语言变量,并给出了规则库的存储结构。最后通过实例证明了这种快速模糊规则挖掘方法能避免复杂的数值型计算和能有效逼近非线性函数的优点。 展开更多
关键词 数值型数据 模糊规则 数据挖掘 Sugeno模
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从Fuzzy Taxonomic数值型数据库中挖掘一般化关联规则 被引量:2
4
作者 沈红斌 王士同 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1436-1443,共8页
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面 基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法 但在实际应用中 ,往往这种Tax... 挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面 基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法 但在实际应用中 ,往往这种Taxonomic结构还呈现出模糊性 ;着重研究了在这种模糊Taxonomic结构下如何从数值型数据库中挖掘一般化关联规则的问题 ,提出了一种新的FuzzyTaxonomic数值型数据库模型 ,并提出了相应的规则发现方法 。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 FUZZY Taxonomic数值型数据
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众数计算问题之我见——数值型数据集中趋势测度探讨 被引量:5
5
作者 吴海建 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2002年第8期58-60,共3页
In the formula of the current Mode,there is some blemish.The Mode does not present the concentrate trend of all the frequencies.It not only has no a consideration of the group interval,but also the further groups’ fr... In the formula of the current Mode,there is some blemish.The Mode does not present the concentrate trend of all the frequencies.It not only has no a consideration of the group interval,but also the further groups’ frequencies.In this paper,the author bring upped a new calculation formula of Mode. 展开更多
关键词 众数计算问题 数值型数据 集中趋势 测度 众数 组距分组 计算公式 统计
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数值型数据的泛概念树的自动生成方法 被引量:73
6
作者 蒋嵘 李德毅 范建华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第5期470-476,共7页
概念层次在数据挖掘中有着重要的作用 .通过自动生成概念层次 ,可有效地提高数据挖掘的效率 ,在不同层次上发现知识 .文中介绍基于云模型的数值型概念表示方法 ,通过云模型的期望值、熵和超熵三个数字特征有效地表达定性概念 ,并实现定... 概念层次在数据挖掘中有着重要的作用 .通过自动生成概念层次 ,可有效地提高数据挖掘的效率 ,在不同层次上发现知识 .文中介绍基于云模型的数值型概念表示方法 ,通过云模型的期望值、熵和超熵三个数字特征有效地表达定性概念 ,并实现定性和定量的不确定转换 .通过云变换实现了泛概念树中叶结点的自动生成 ,并自动构造数值型数据的泛概念树 .同时 ,进一步研究了泛概念树中的概念爬升和跳跃的方法 ,为通过数据挖掘发现各层次知识提供了基础 . 展开更多
关键词 数据挖掘 泛概念树 数值型数据 数据 人工智能
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数值型数据库建设研究——以冶金行业数值型数据库建设为例 被引量:1
7
作者 陈琦 孟连生 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2016年第1期176-181,共6页
[目的/意义]数值型数据库是一种重要的信息资源,在图书馆和信息机构的文献信息服务中具有独特的功能和作用。[方法/过程]以国内外相关数据库为例,探讨了数值型数据库的特点、类型及发展情况。结合我国"冶金成本数据库"的建设... [目的/意义]数值型数据库是一种重要的信息资源,在图书馆和信息机构的文献信息服务中具有独特的功能和作用。[方法/过程]以国内外相关数据库为例,探讨了数值型数据库的特点、类型及发展情况。结合我国"冶金成本数据库"的建设实践,阐述了数值型数据库的建设意义、思路和方法,介绍了该数据库的服务功能,服务效果和发展设想。[结果/结论]认为数值型数据库建设与服务将成为今后一个时期,图书馆从文献服务迈向知识服务的一个十分重要的发展领域。 展开更多
关键词 冶金成本数据 数值型数据 数据库建设
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数值型和分类型混合数据的模糊K-Prototypes聚类算法(英文) 被引量:49
8
作者 陈宁 陈安 周龙骧 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期1107-1119,共13页
由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性 ,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的 .讨论了混合型数据的聚类问题 ,提出了一种模糊 K- prototypes算法 .该算法融合了 K- means和 K- modes对数值型和分类型数据的处理... 由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性 ,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的 .讨论了混合型数据的聚类问题 ,提出了一种模糊 K- prototypes算法 .该算法融合了 K- means和 K- modes对数值型和分类型数据的处理方法 ,能够处理混合类型的数据 .模糊技术体现聚类的边界特征 ,更适合处理含有噪声和缺失数据的数据库 .实验结果显示 。 展开更多
关键词 数据 数值混合数据 分类混合数据 模糊K-Prototypes聚类算法
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多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法 被引量:6
9
作者 刘腾腾 倪巍伟 +1 位作者 崇志宏 张勇 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期699-703,共5页
为避免多维数值敏感属性数据发布中的近似猜测攻击,基于分解思想提出了一种有效的数据发布方法(l-MNSA).首先通过按敏感属性值均匀间隔分组的方法,提出针对单维数值敏感属性的l-SNSA算法;然后提出最小距离的思想,通过将敏感属性统一化... 为避免多维数值敏感属性数据发布中的近似猜测攻击,基于分解思想提出了一种有效的数据发布方法(l-MNSA).首先通过按敏感属性值均匀间隔分组的方法,提出针对单维数值敏感属性的l-SNSA算法;然后提出最小距离的思想,通过将敏感属性统一化并按最小距离均匀间隔分组,提出适用于多维数值敏感属性的l-MNSA算法.与以往仅针对单敏感属性的发布算法相比,该算法同时能对多维敏感属性提供较好的保护.实验结果表明,采用l-MNSA算法发布的数据,其组内最小差异与l-SNSA算法针对各维属性分别发布的结果相比,平均降低10%左右,算法时间复杂度仍为O(nlgn).该算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性,是有效可行的. 展开更多
关键词 隐私保护 多敏感属性 数值型数据 数据发布
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事务间数值型关联规则的挖掘 被引量:1
10
作者 邓景毅 张小康 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第4期38-41,共4页
关联规则的发现是整个数据挖掘课题中的重要组成部分。在归纳现有关联规则研究的基础上提出了事务间数值型关联规则的数据挖掘问题,并对该问题进行了定义。应用模糊理论和相关的数据挖掘技术,提出了解决该问题的E QA算法,并以实例对算... 关联规则的发现是整个数据挖掘课题中的重要组成部分。在归纳现有关联规则研究的基础上提出了事务间数值型关联规则的数据挖掘问题,并对该问题进行了定义。应用模糊理论和相关的数据挖掘技术,提出了解决该问题的E QA算法,并以实例对算法可行性进行验证,指出了算法存在的一些问题以及今后解决这些问题的思路。 展开更多
关键词 事务间关联规则 数据挖掘 模糊集 数值型数据
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微机软件处理日期型数据的技巧 被引量:1
11
作者 宇传华 余松林 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1993年第2期44-46,共3页
在科学研究中,通常有许多与日期有关的变量需要作统计处理分析,如出生日期、入院日期、发病日期、死亡日期等。由于日期型数据处理较复杂,有些研究者为了方便,把它当作数值型数据处理,如出生日期为1938年4月25日,仅取38输入微机... 在科学研究中,通常有许多与日期有关的变量需要作统计处理分析,如出生日期、入院日期、发病日期、死亡日期等。由于日期型数据处理较复杂,有些研究者为了方便,把它当作数值型数据处理,如出生日期为1938年4月25日,仅取38输入微机建立数据库。这祥可能造成不必要的信息损失。在科学技术高度发展的今天,微机已在我国普及,许多资料分析处理软件已被广泛采用。利用日期型数据获得精确的分析结果不仅有必要,而且也有了可能。 展开更多
关键词 微机 软件处理 日期 数值型数据 处理软件 数据 输入 分析 入院 发病
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数据挖掘中趋势模型的建立与分析 被引量:3
12
作者 于晨捷 袁晓洁 马涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第8期198-200,共3页
当今,数值型数据在数据挖掘中被广泛应用,然而,许多分析是基于布尔类型数据的。所以,文章介绍了一种新的模型去描述数值型数据,以便可以挖掘到隐藏的趋势信息。
关键词 数据序列 数值型数据 数据挖掘 趋势模 数据
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一种面向混合型数据聚类的k-prototypes聚类算法 被引量:7
13
作者 贾子琪 宋玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第9期1845-1852,共8页
同时包含数值型和分类型数据的混合型数据集在实际应用中普遍存在.经典的k-prototypes算法通过人为设置参数γ来调节分类型数据和数值型数据之间的占比,γ对聚类结果影响很大.为了避免不同类型数据之间的特征转换和参数调整以及处理高... 同时包含数值型和分类型数据的混合型数据集在实际应用中普遍存在.经典的k-prototypes算法通过人为设置参数γ来调节分类型数据和数值型数据之间的占比,γ对聚类结果影响很大.为了避免不同类型数据之间的特征转换和参数调整以及处理高维混合型数据聚类中的特征加权问题,提出了基于熵权的分类型相异度系数,量化的数值型相异度系数和适用于混合型数据聚类的混合型相异度系数.提出的相异度系数充分考虑了分类型特征值的重要性和数值型特征值的平均值,并具统一的准则,可以更客观的计算数据对象与簇之间的相异度.此外,将加权的混合型相异度系数应用到经典的k-prototypes算法中,提出了一种面向混合型数据聚类的k-prototypes聚类算法(KPMD).使用UCI真实数据集进行实验,结果验证了KPMD算法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 k-prototypes 混合相异度系数 分类数据 数值型数据 混合数据
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参与式感知设备多维数据的个性化差分隐私保护方案
14
作者 王天阳 李晓会 陈洪洋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期1997-2006,共10页
随着参与式感知PS技术的兴起,个人设备参与数据采集的规模和多样性不断增加,涌现了大量的多维数值型敏感数据,使隐私泄露风险变得更加严峻。为了解决这一问题,提出了一种参与式感知设备多维数值型数据的个性化差分隐私保护方案。该方案... 随着参与式感知PS技术的兴起,个人设备参与数据采集的规模和多样性不断增加,涌现了大量的多维数值型敏感数据,使隐私泄露风险变得更加严峻。为了解决这一问题,提出了一种参与式感知设备多维数值型数据的个性化差分隐私保护方案。该方案通过设计在一定范围内的个性化隐私预算分配方案,并优化DPM机制的采样维数,实现了最小化平均方差。在此基础上,设计了一种个性化的多维分段机制PDPM,提高了数据的可用性并使扰动后的均方误差更小。最后,在2个真实数据集上进行了实验,验证了所提方案在保护用户隐私的同时,显著降低了数值型数据的均方误差。因此,所提的方案在隐私保护和数据可用性之间提供了更好的平衡。 展开更多
关键词 参与式感知 本地差分隐私 个性化分段机制 多维数值型数据 隐私保护
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“档案数据化”底层逻辑的解析与启示 被引量:4
15
作者 赵生辉 胡莹 《中国档案》 北大核心 2021年第12期79-79,共1页
中文语境下的“数据”(data)一词可以从四种视角进行理解,基于不同的视角,学界对“档案数据化”的解读也呈现出显著的多样化特征,现简要归纳和梳理如下:第一种,数值型数据(D1),即采用数字和度量单位描述对象的数量特征。基于数值型数据... 中文语境下的“数据”(data)一词可以从四种视角进行理解,基于不同的视角,学界对“档案数据化”的解读也呈现出显著的多样化特征,现简要归纳和梳理如下:第一种,数值型数据(D1),即采用数字和度量单位描述对象的数量特征。基于数值型数据视角的“档案数据化”(A/D1)通常是指强化档案统计工作,致力于用数值全面描述机构档案管理体系的状态特征及其变化趋势。 展开更多
关键词 数值型数据 状态特征 档案数据 档案管理体系 度量单位 数量特征 描述对象 中文语境
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基于有序离散选择模型的综合评价方法
16
作者 林满 夏帆 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第8期26-28,共3页
目前的综合评价方法很多,但很少能够同时处理数值型和顺序型数据。文章依据有序离散选择模型设计了能够综合处理数值型数据和顺序型数据的综合评价方法,并结合案例对该方法的具体操作进行了说明。
关键词 综合评价 有序离散选择模 顺序数据 数值型数据
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网格数据检索中结果集的合并算法
17
作者 王韵婷 战疆 王珊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第7期61-64,共4页
随着网格从科学计算转到企业级应用,要求数据库提供多种服务支持以实现更强更丰富的资源共享和应用。网格上的数据库只能通过网格服务进行访问,而数据库中的数据也只能通过网格服务接口来存取。因此如何在网格环境下直接对分布在各地的... 随着网格从科学计算转到企业级应用,要求数据库提供多种服务支持以实现更强更丰富的资源共享和应用。网格上的数据库只能通过网格服务进行访问,而数据库中的数据也只能通过网格服务接口来存取。因此如何在网格环境下直接对分布在各地的数据库进行高效的检索就是迫切要解决的问题。本文首先提出了一个网格环境下数据检索的体系结构,然后针对该结构下的数值型数据的Top-k查询问题给出了 GrangM算法,它有效解决了来自不同数据源查询结果的合并问题。对该算法的模拟实现表明,它可以快速、高效地合并网格中多结点检索出的结果,减少连接中间结果的大小,降低发送查询请求的通信量。 展开更多
关键词 数据检索 合并算法 网格环境 企业级应用 数值型数据 数据 科学计算 资源共享 服务支持 网格服务 服务接口 体系结构 合并问题 数据 有效解 通信量 高效 查询 存取 结点 发送
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PLDP:收集和分析多维数据的个性化LDP
18
作者 谷香 李艳辉 +2 位作者 袁野 李新玲 王国仁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第4期964-972,共9页
众包应用的普及加速了企业的发展,随之而来的隐私泄露问题已经成为公众关注的焦点。现有的本地化差分隐私(LDP)机制主要关注单个隐私级别的效用优化,这会导致某些用户因提供的隐私保护级别不足拒绝共享数据,而某些用户则获得过多的隐私... 众包应用的普及加速了企业的发展,随之而来的隐私泄露问题已经成为公众关注的焦点。现有的本地化差分隐私(LDP)机制主要关注单个隐私级别的效用优化,这会导致某些用户因提供的隐私保护级别不足拒绝共享数据,而某些用户则获得过多的隐私保护。为满足用户不同的隐私保护需求,针对收集和分析多维混合型数据提出一种个性化本地差分隐私(PLDP)机制,为用户提供多个隐私保护级别。具体来说,提出一个个性化用户数据扰动框架,该框架针对数值型数据和分类型数据分别执行个性化的均值估计算法和频率估计算法,并通过理论分析证明算法的保密性和有效性。另外,提出一个个性化的采样方案,该方案根据服务器端的偏好对属性标签进行预处理,并按照其收集偏好对数据维度进行有偏采样。在两个真实数据集上的实验表明,与传统的LDP机制相比,提出的机制在保证用户数据隐私的同时,降低了收集数值型数据和分类型数据的统计误差,因此在隐私保护和数据可用性之间提供了更好的平衡。 展开更多
关键词 本地化差分隐私(LDP) 个性化本地差分隐私(PLDP) 数值型数据 分类数据 众包
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