摘要：社会媒体应用已成为Web应用的主流,以用户为中心并且海量媒体数据由用户自生成是社会媒体Web应用的重要特征.应对目前社会媒体环境中信息过载的问题,信息的共享和推荐机制发挥着重要的作用.文中分析了目前主流社会媒体网站基于用户自建组的信息共享机制所存在的问题以及传统推荐技术在效率上的问题,提出了一种新的基于用户偏好自动分类的社会媒体数据共享和推荐方法.直观上讲,该方法的本质是把用户对具体媒体对象的偏好转化成用户对媒体对象所蕴含兴趣元素的偏好,然后把具有相同偏好的用户,即对若干兴趣元素上的兴趣度都相同,自动聚合成为一个"共同偏好组(CPG)".文中提出了基于CPG的社会媒体信息共享和推荐的架构,设计实现了CPG的自动生成算法,通过随机生成模拟数据集实验详细分析了算法性能的影响因素,并与现有类似功能算法进行了效率对比,实验结果表明算法可适用于具有海量用户的社会媒体应用.

摘要：数据前端加密是保护云环境下外包数据隐私的一种有效手段,但却给数据查询等操作带来挑战.针对云环境下多数据拥有者数据外包及选择性访问授权特征,为支持大规模加密云数据上高效且隐私保护的用户个性化密文查询,文中提出了一种隐私保护的高效密文排序查询方法RQED.通过设计无证书认证的PKES(支持关键词检索的公钥加密),并构建RQED框架来实现强隐私保护的密文查询.基于该框架,设计了更合理的多属性多关键词密文查询排序函数,并提出了基于层次动态布隆过滤器的RQED索引机制,提高密文查询时空效率.理论分析和实验性能对比证明:RQED在确保查询强隐私保护和高准确性的同时,具有较明显的时空效率优势.