【摘 要】
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云数据拥有者通常喜欢在数据外包给服务商前对外包数据进行加密,以便达到隐私保护的效果,然而大多数索引机制提高了检索效率,但往往是以降低检索的准确率为代价。如何设计一个既能提高检索效率同时又能保证检索结果准确性的适用于大批量数据检索的密文索引机制显得尤为重要。本文中,我们主要提出了MRSE-BBKS方案及其扩展方案MRSE-EBKS,并给出原型系统的设计与实现。在MRSE-BBKS中,我们把二分k-m
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云数据拥有者通常喜欢在数据外包给服务商前对外包数据进行加密,以便达到隐私保护的效果,然而大多数索引机制提高了检索效率,但往往是以降低检索的准确率为代价。如何设计一个既能提高检索效率同时又能保证检索结果准确性的适用于大批量数据检索的密文索引机制显得尤为重要。本文中,我们主要提出了MRSE-BBKS方案及其扩展方案MRSE-EBKS,并给出原型系统的设计与实现。在MRSE-BBKS中,我们把二分k-means方法以及多叉树相结合,提出了一种基于二分k-means的多叉树索引机制MRSE-BBKS方案,自底向上进行索引树构建。同时,提出相应的贪婪深度优先检索策略,通过计算剪枝向量与查询向量的相关度得分,极大程度的剪枝掉不相关文档簇,在保证检索结果准确性的同时,大大提高了检索的效率并节约索引空间开销。MRSE-EBKS方案延用MRSE-BBKS中索引构建方式,将原来的仅支持单一数据拥有者外包,扩展为可支持多数据拥有者外包服务,并引入文档权威度模型对索引向量进行加权,引入关联反馈模型对检索向量优化,实现二次检索,让授权用户获取到更为权威的、符合自身需求的、最相关的高质量检索结果。理论分析和实验结果实验证明,MRSE-BBKS方案较相关密文多关键字检索方法在效率上更具优势,同时索引空间开销节约明显,能够实现安全高效的多关键词密文检索;MRSEEBKS检索方案能够返回更具权威度的高质量相关文档,有利于提高文档召回率,实现个性化检索。
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