摘要：针对位置隐私保护算法中未考虑背景知识中位置在不同时间段里对应的查询概率不同而导致的隐私保护效果降低,提出了基于时间段的假位置攻击算法,并基于这种攻击设计了区分时间段的细粒度假位置选择算法。在选择假位置时充分考虑发起请求的时间,选择满足查询概率、语义距离和匿名集面积要求的假位置,仿真实验证明了所提算法能够完全抵挡攻击者通过请求时间分析的攻击方式,在保证查询服务质量的同时,满足用户的隐私保护需求。

摘要：将协作式问题合理地分配给各实体,通过对实体之间交互关系模型的优化获得较少交互关系数,对于减少实体的交互工作量,简化协作管理行为,降低通信代价,从而有效高质地解决该协作式问题具有重要意义.根据题内交互关系以及题外交互关系的定义,在分析以最小化实体之间交互关系数为目标的数学模型的基础上,提出了三个选择原则,以从每个子问题的各候选团队中选出合适的执行团队,并在此基础上设计实现了递阶优化分配算法,给出了模型的较优解.

摘要：移动通信设备和定位技术的普及刺激了对基于位置的服务(Location⁃Based Services,LBS)日益增长的需求和LBS的发展,这为人们的生活带来了极大的便利,同时也给隐私保护带来了新的挑战。因此,设计一种安全的方案来保护用户的位置隐私至关重要。已存文献提出的假位置隐私保护方案没有充分考虑攻击者具有背景知识,不能很好地抵抗背景知识攻击。因此,文中充分考虑访问概率、位置语义等地理位置的信息特征,提出了一种基于多元数据的位置隐私保护方案,并通过大量的仿真实验验证了提出方案的有效性。

摘要：移动终端硬件的资源受限问题可以通过将本地计算任务迁移至云端来缓解。然而,相比远程云端,某些实时要求较高的复杂应用更适合迁移至微云。这类应用中各任务之间的依赖关系也会对迁移方案产生较大影响。结合任务之间的依赖关系及微云的特点,基于遗传算法思想提出一种计算迁移方法。根据不同微云处理不同类型任务时的能力,将微云进行类型划分。根据移动应用中不同任务之间时序与数据的双重依赖关系,结合能耗和响应时间的考量,设计一个计算迁移算法,以获取具有较优效用值的迁移方案。通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。

摘要：为了实现移动对象数据库中准确的路网匹配,提出了基于历史数据训练多个朴素贝叶斯模型实现路网匹配的新方法。该方法针对不同天气、时间段和道路等级,从历史匹配轨迹中训练朴素贝叶斯模型。为了克服数据噪声和单个模型引起的匹配偏差,采用集成学习技术组合多个匹配器,通过投票实现高鲁棒性的地图匹配。在实际数据和模拟数据上的实验结果表明,该方法可以准确实现在线地图匹配。

摘要：网格环境的动态性使得科学工作流执行过程中的资源访问控制成为一个重要的研究课题。因此,提出一种基于上下文感知的资源访问控制机制,对科学工作流的任务上下文及其约束进行了分析和定义。描述了基于上下文感知的资源访问控制算法,并在此基础上设计了基于上下文感知的科学工作流管理系统框架。最后,通过天气预报这个科学工作流实例验证了该算法。

摘要：根据现有在线教学平台支持的不同功能,针对离散数学课程特性,探讨与之适应的跨平台线上教学互动模式。首先分析相关在线教学平台特点,然后结合其特点介绍互动教学的内容设计,最后给出互动教学的具体组织实施效果。