-
公开(公告)号：CN103491535B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201310389413.9
申请日：2013-08-31
申请人： 中国人民大学
摘要： 本发明提出一种面向传感器网络的隐私保护通用近似查询方法，包括如下步骤：通过基站与传感器节点共享的数据结构，将传感器节点的编号和采集数据隐藏于向量之中；聚集节点通过树状路由将向量向基站传送；在基站构造线性方程组，解出带全局统计信息的直方图和对应的传感器节点编号；根据直方图具有的统计信息，完成所需的近似查询。本发明在不泄漏隐私信息的情况下，使用网内数据聚集和过滤器等策略减少近似查询能量消耗；在不需要修改模型的情况下，通过参数调节实现对隐私保护近似查询的精度控制。
-
公开(公告)号：CN118445314A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410581331.2
申请日：2024-05-11
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06F16/2453 , G06N3/0455 , G06N3/092
摘要： 本发明涉及计算机信息处理技术领域，公开一种基于深度强化学习的查询计划优化方法、系统、设备及介质，通过基于深度强化学习的查询计划优化框架实现，查询计划优化框架包括计划优化器、计划对比器，方法包括：通过计划优化器识别原始查询计划的次优节点，生成优化动作对原始查询计划进行优化，得到多个候选计划；通过计划对比器评估多个候选计划中每两个候选计划之间的优势值，得到最优查询计划。本发明通过训练计划优化器自主生成候选计划，无需依赖专家知识，通过计划对比器评估候选计划的性能，高效、低成本地得到性能佳的最优查询计划，借助模拟训练进行高效的自我交互，利用大量高质量的模拟经验增强查询计划优化框架的优化能力。
-
公开(公告)号：CN116933872A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311114814.3
申请日：2023-08-31
申请人： 中国人民大学
摘要： 本申请涉及一种基于模糊粗糙集的规则分类器更新方法，所述方法包括：根据需要删除的类别，确定原始规则分类器中需要更新的规则，所述规则为属性的约简集；针对所述需要更新的规则，采用信息度量计算所述规则中所要遗忘的属性，直至满足预设的停止标准，得到更新后的规则；将所述更新后的规则，与所述原始规则分类器中未更新的规则进行合并，得到更新后的规则分类器。本方案，能够解决基于模糊粗糙集的规则知识系统，在需要删除特定类别时的规则分类器的更新问题。
-
公开(公告)号：CN109688545B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201811340260.8
申请日：2018-11-12
申请人： 中国人民大学
摘要： 本发明提供一种隐私保护群组最近邻查询方法及装置，包括：将位置排列信息发送给第二终端；根据所述位置排列信息将第一终端的真实位置和与所述第一终端的真实位置关联的假位置组合成第一位置集合；根据所述位置排列信息生成加密指示信息；根据用户输入的指示信息生成兴趣点集合；向服务器发送所述第一位置集合、所述加密指示信息和所述兴趣点集合，以使所述服务器根据所述兴趣点集合、所述第一位置集合、所述加密指示信息和从所述第二终端接收到的所述第二位置集合，生成目标查询结果。本发明提供的隐私保护群组最近邻查询方法，提高了隐私保护能力。
-
公开(公告)号：CN109413708B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201811214703.9
申请日：2018-10-18
申请人： 中国人民大学
摘要： 本申请实施例提供一种基于双层传感器网络隐私保护的K近邻查询方法及装置，该方法包括：存储节点接收传感器节点si发送的感知消息Di，感知消息Di中可以包括：加密感知数据Ei(di,j)、感知数据特征向量、感知周期ti和感知数据长度信息li,j；进一步地，存储节点在接收到网络设备发送的查询消息后，根据感知数据特征向量、感知周期ti、感知数据长度信息li,j以及查询消息中携带的查询数据特征向量、K值和查询时间t，从加密感知数据Ei(di,j)中确定出K个目标加密感知数据，并将K个目标加密感知数据发送给网络设备，以使网络设备分别对K个目标加密感知数据进行解密，得到K个目标感知数据。本申请实施例不仅可以实现对感知数据和查询数据的隐私保护，还可以实现精准地K近邻查询。
-
公开(公告)号：CN109688545A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811340260.8
申请日：2018-11-12
申请人： 中国人民大学
摘要： 本发明提供一种群组最近邻查询方法、第一终端、第二终端和服务器，包括：将位置排列信息发送给第二终端；根据所述位置排列信息将第一终端的真实位置和与所述第一终端的真实位置关联的假位置组合成第一位置集合；根据所述位置排列信息生成加密指示信息；根据用户输入的指示信息生成兴趣点集合；向服务器发送所述第一位置集合、所述加密指示信息和所述兴趣点集合，以使所述服务器根据所述兴趣点集合、所述第一位置集合、所述加密指示信息和从所述第二终端接收到的所述第二位置集合，生成目标查询结果。本发明提供的群组最近邻查询方法，提高了隐私保护能力。
-
公开(公告)号：CN109617854A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811214698.1
申请日：2018-10-18
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： H04L29/06 , H04L29/08 , G06F16/2453
摘要： 本申请实施例提供一种基于传感器网络的K近邻查询方法及装置，方法包括：存储节点接收各传感器节点发送的感知消息；进一步地，存储节点在接收到网络设备发送的查询消息(可以包括查询公共基点、K值和查询时间)后，根据各传感器节点发送的各循环保序编码数据、查询公共基点和查询时间，从各传感器节点发送的各加密感知数据中确定出与查询公共基点距离最近的K个目标循环保序编码数据分别对应的目标加密感知数据，并将K个目标加密感知数据发送给网络设备，以使网络设备分别对K个目标加密感知数据进行解密，得到K个目标感知数据。本实施例不仅可以实现对感知数据和查询数据的隐私保护，还可以实现精准地K近邻查询。
-
公开(公告)号：CN103874091B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201410125872.0
申请日：2014-03-31
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： H04W24/00
摘要： 本发明公开了一种基于传感器网络事件检测的kNN查询方法，包括如下步骤：配置基于潜在事件的kNN查询问题；将感知区域进行网格划分并选取网格管理节点；确定值得关注的感知数据，滤除不值得关注的感知数据；计算事件距离并离散化；将值得关注的事件信息异地存储到相应网格；汇聚节点依次向网格管理节点发送查询消息，网格管理节点反馈查询结果。利用本发明，能够以少量的数据传输量得到较为精确的潜在事件查询结果，并且查询响应时间快，很适合基于传感器网络的实时事件监控系统。
-
公开(公告)号：CN104951518B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510302968.4
申请日：2015-06-04
申请人： 中国人民大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种基于动态增量更新的上下文推荐方法，其特征在于包括以下步骤：1)根据电子商务网站的历史记录提取用户信息，根据用户信息构建成张量；并对构建的张量进行张量分解运算，得到四类特征因子；2)当张量的规模发生变化时，根据新加入的用户数据构成的新张量对步骤1)得到的四类特征因子进行动态增量更新，得到新的四类特征因子；3)当对用户进行物品推荐的时候，根据更新后的特征因子，计算用户与物品之间的评分值，将评分值较高的物品作为用户可能会喜欢的物品推荐给用户。本发明可以广泛应用在电子商务网站的推荐系统中。
-
公开(公告)号：CN103491535A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310389413.9
申请日：2013-08-31
申请人： 中国人民大学
CPC分类号： Y02D70/00
摘要： 本发明提出一种面向传感器网络的隐私保护通用近似查询方法，包括如下步骤：通过基站与传感器节点共享的数据结构，将传感器节点的编号和采集数据隐藏于向量之中；聚集节点通过树状路由将向量向基站传送；在基站构造线性方程组，解出带全局统计信息的直方图和对应的传感器节点编号；根据直方图具有的统计信息，完成所需的近似查询。本发明在不泄漏隐私信息的情况下，使用网内数据聚集和过滤器等策略减少近似查询能量消耗；在不需要修改模型的情况下，通过参数调节实现对隐私保护近似查询的精度控制。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
22 条记录 (耗时 0.032 秒)
