摘要：互联网的发展使得多媒体的真实性、完整性认证成为亟待解决的问题。感知哈希在理解图像内容基础上,通过简短的感知摘要来完成图像内容的识别和认证,为解决与多媒体认证相关的管理问题提供了一种更为便捷的方式。首先,总结了目前基于底层线索和基于学习的感知哈希图像篡改检测方法,并根据方法的不同特点进行了更为细致的分类。其次,介绍了常用的数据集,给出了三种算法性能评价指标,并在不同数据集上对最近的几种算法进行了定性和定量的比较分析。最后,对基于感知哈希的图像篡改检测的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。

摘要：随着信息技术的不断发展和应用,大量信息系统积累了海量多源异构数据,这些数据中有很大一部分都是结构化数据,具有高维度、低质量、无标注等特点,难以进行特征提取与进一步的知识提炼。主题建模是文本处理和数据挖掘中的一个非常重要的方法,它是一种无监督学习算法,最初用于对无结构的自然语言文本进行建模,可以有效地从文本语义中提取主题信息,以进行特征提取和降维分析,然而主题建模技术尚不能很好应用在关系复杂的多源数据,尤其是结构化数据的处理中。提出了一个基于可扩展主题建模技术的针对结构化与非结构化多源数据分析框架,通过数据导入、数据分析、数据可视化三个步骤对多源数据进行基于主题建模技术的数据分析,并在此基础上实现了一个多源数据分析工具,最后通过两个数据集的实验证明了所提的多源数据分析框架的有效性。

摘要：针对由于微博文本的数据特性造成的传统信息搜索方法无法直接实现微博话题内容搜索的问题,提出了一种基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法,对微博安全话题内容进行搜索和匹配排序。该方法包括基于深度卷积神经网络的微博内容筛选和微博内容匹配两部分。微博内容筛选依据深度卷积特征表示进行微博内容筛选,微博内容匹配通过卷积特征非线性变换对筛选结果进行匹配排序。微博内容筛选和微博内容匹配对国民安全话题相关的微博文本内容局部特征进行处理,对筛选结果进行相似度计算从而实现相似度匹配。实验结果表明该方法在微博搜索性能上优于现有同类方法,并验证了所提出方法针对安全话题的微博文本内容搜索的有效性。

摘要：针对无线射频识别技术系统中标签碰撞产生的时隙过多和通信复杂度高等问题,在二叉树和四叉树查询树防碰撞算法的基础上,利用对碰撞位锁位和预测子节点的方法,提出一种新型锁位式混合查询树(novel lock-bit hybrid query tree,NLHQT)算法。该算法通过锁位指令提取碰撞位信息,并针对提取出的碰撞位信息进行预测,在减少碰撞时隙的同时,通过预测使阅读器产生新的查询前缀,从而避免了空闲子节点的产生。仿真结果表明,与现有的锁位式树形结构(regressive lock-adaptive multi-tree search,RLAMS)和改进的混合查询树(improved hybrid query tree,IHQT)防碰撞算法相比,该算法在减少总时隙数和通信复杂度方面更为有效,能够有效提高识别标签的效率。

摘要：在许多应用中,Skyline查询是一种十分重要的查询类型,它在潜在的巨大的数据空间中返回不被其他元组支配的用户感兴趣的元组,但是Skyline查询无法控制返回结果的数量。处理一个新的top-kSkyline查询问题,该查询返回支配分数最大的k个Skyline元组,从而控制了需要向用户返回的查询结果数量。分析发现,大多数现有算法忽略了利用支配分数作为限制Skyline查询的结果数量的度量。提出一个新的基于表扫描的RSTS(ranked Skyline with table scan)算法来有效计算海量数据上的top-kSkyline结果。RSTS算法首先对表执行预排序操作,保证预排序表的元组按照对有序列表的round-robin扫描的顺序排列。RSTS算法包括两个阶段。阶段1利用对预排序表的顺序扫描来获得候选元组。阶段2计算候选元组的支配分数并返回结果。可以证明,RSTS算法具有早结束特性,并给出其扫描深度的理论分析。提出对于候选元组的剪切操作,理论剪切效果表明,绝大多数的Skyline结果可以直接丢弃。实验结果表明,RSTS算法可以有效计算top-kSkyline结果。