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检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 网络空间安全

主题

2 篇 近邻移动社交网络
1 篇 占空比
1 篇 帕耶加密
1 篇 隐私安全
1 篇 第三方方法
1 篇 分布式计算方法
1 篇 近邻发现
1 篇 计算开销
1 篇 好友匹配

机构

2 篇 燕山大学

作者

1 篇 王宏艳
1 篇 曹汝静

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=近邻移动社交网络"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

近邻移动社交网络中邻居发现和好友匹配研究

近邻移动社交网络中邻居发现和好友匹配研究

引用

作者：王宏艳燕山大学

学位级别：博士

随着移动网络技术和移动终端设备的迅速发展,越来越多的人们开始使用各种移动社交网络服务,位置邻近的移动用户无需接入互联网络就可以直接通过安装在智能终端上的蓝牙或者Wi Fi接口进行用户交互,从而构建近邻移动社交网络,这种新型的... 详细信息

随着移动网络技术和移动终端设备的迅速发展,越来越多的人们开始使用各种移动社交网络服务,位置邻近的移动用户无需接入互联网络就可以直接通过安装在智能终端上的蓝牙或者Wi Fi接口进行用户交互,从而构建近邻移动社交网络,这种新型的社交网络模式便于人们结交新朋友并可以进行面对面地交流,受到越来越广泛的关注。近邻发现和好友匹配是近邻移动社交网络工作的基础,研究高效的解决方法对于推动这种社交网络的理论研究和实际应用都具有重要意义。首先,提出基于Bi-direction的近邻发现方法。该方法使用一个静态活跃时间槽和两个动态活跃时间槽,在每个周期内动态活跃时间槽分别从左右两个方向相对移动。针对非对齐模式,Bi-direction中采用了条纹探测原理,只需要增加一个信标,即可减少一半的活跃时间槽,极大地降低了近邻发现所需占空比,同时为了使条纹探测也能服务于对齐模式,设计了溢出条纹探测方法,提出随机选择动态活跃时间槽的首次开启位置可以进一步提高发现效率。其次,提出基于邻居加速的近邻发现方法。该方法利用间接邻居发现的思想,将已经发现的邻居节点的邻居加入到自身邻居列表,通过活跃时间槽调度算法和节点自身的电能存量选择额外开启活跃时间槽的位置和个数,进一步提高间接邻居发现效率。该方法可以与任何基础方法结合使用,实现了性能的提升,更有利于应用在移动环境中。再次,提出基于分布式计算的动态好友匹配方法。定义了两个隐私保护级别,用户属性优先级可以按照用户需求动态调整,采用帕耶加密方法对用户属性优先级信息进行加密,利用其同态性和自我屏蔽性实现用户信息不被泄露,设计提前过滤协议首先淘汰掉不满足阈值条件的候选用户,通过相关系数法好友匹配协议实现隐私保护级别Ⅰ下的好友匹配,设计广义Jaccard系数法匹配协议实现隐私保护级别Ⅱ下的匹配过程。最后,提出基于双服务器的第三方好友匹配方法。该方法中同时使用匿名服务器和计算服务器进行好友匹配。用户信息被分为用户ID信息和用户属性优先级信息两部分,分别用匿名服务器公钥和计算服务器公钥对其加密传输,匿名服务器实现用户ID信息的置换和反置换处理,实现了用户ID信息和用户属性优先级信息对应关系的破坏和还原的目标,计算服务器使用改进的广义Jaccard系数法计算用户相似度,其不能获取用户属性优先级对应的真实用户ID信息,弥补了传统第三方计算方法的缺陷,实现了隐私保护级别Ⅲ下的好友匹配过程。实验结果表明,本文提出的近邻发现方法提高了近邻发现的效率,可以更好地满足移动环境下的需求,分布式和第三方计算两种好友匹配方法不仅大幅降低了移动终端的计算和通信开销,而且可以应用于不同的应用场景,有利于近邻移动社交网络的应用推广。

关键词：近邻移动社交网络近邻发现好友匹配占空比帕耶加密

来源：评论

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PMSN中基于隐私保护的动态好友发现

PMSN中基于隐私保护的动态好友发现

引用

作者：曹汝静燕山大学

学位级别：硕士

随着智能手机和智能终端的广泛应用,在线社交网络也开始迅猛发展,各种各样的社交活动开始产生。人们在随时随地享受在线社交网络带来的乐趣之余,也面对了一些问题,例如智能手机和智能终端会受到能耗、有无网络的限制问题,针对在线社交... 详细信息

随着智能手机和智能终端的广泛应用,在线社交网络也开始迅猛发展,各种各样的社交活动开始产生。人们在随时随地享受在线社交网络带来的乐趣之余,也面对了一些问题,例如智能手机和智能终端会受到能耗、有无网络的限制问题,针对在线社交网络的缺点,PMSN(Proximity-Based Mobile Social Networks)近邻移动社交网络的出现,不仅解决了这些问题,也满足了用户的实际需求,成为了当下比较热门的研究课题。首先,本文介绍了目前近邻移动社交网络应用的两种典型方法,基于可信任的第三方隐私文件匹配方法和分布式隐私文件匹配方法两种,并分别描述了两种方法的研究现状以及存在的问题。其次,针对目前基于可信任的第三方隐私文件匹配方法的缺点提出了分布式计算方法,并针对分布式计算方法目前存在的计算开销高以及无法满足用户对某个属性的实际需求两个问题,提出了提前过滤协议的方法,通过减少参与隐私文件匹配的人数来减少总体的计算开销,并使用相关系数法进行相似度计算,以更好地满足用户的实际需求。然后,针对分布式计算方法的计算开支问题以及基于可信任的第三方隐私文件匹配方法的隐私安全性问题,在本文中提出了基于可信任的第三方的双服务器计算方法,双服务器指的是匿名服务器和计算服务器,匿名服务器的作用是保证用户的隐私,计算服务器的作用是帮助发起用户和参与用户进行相似度计算,通过双服务器方法不仅可以减小计算开销也能保证用户的隐私安全性。最后,对于真实的数据集,在MATLAB环境下进行实验,并与目前典型的方法作对比,对本文提出的两个算法进行性能分析。

关键词：近邻移动社交网络第三方方法分布式计算方法隐私安全计算开销

来源：评论

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