一种面向时序数据的索引分区管理方法和系统

    公开(公告)号:CN114428776A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202111477748.7

    申请日:2021-12-06

    Abstract: 本发明涉及一种面向时序数据的索引分区管理方法和系统。该方法包括:将一条时序数据创建索引所需的必要信息封装到一个Document对象中;根据时序数据的时间值,基于Time Detector组件判断时序数据的索引所属的索引分区;根据时序数据所属的索引分区的起止时间,从Time Partition Metadata组件中得到该索引分区的元数据信息以及与该索引分区相关的IndexWriter对象;利用对应索引分区的IndexWriter对象对Document对象中封装的数据进行索引创建操作。本发明将时序数据索引数据在时间维度进行分区管理,能够大幅提升查询效率,适合查询类型复杂且数据量大的时序数据应用场景。

    一种基于空间位图模型的辅助索引方法及系统

    公开(公告)号:CN104572828A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201410743826.7

    申请日:2014-12-08

    CPC classification number: G06F17/30094 G06F17/30138

    Abstract: 本发明涉及一种基于空间位图模型的辅助索引方法及系统,包括以下步骤:获取日志文件、文件编号及其中的关键字;选择任一关键字作为当前关键字;对当前关键字做检测;在重新申请的索引空间中插入当前的文件编号;判断当前关键字的索引空间中实际有效文件范围是否小于索引空间的预定临界值;保存有效文件范围内的所有索引信息;利用顺序后移指针记录插入位置及偏移量的信息;将临时有效文件范围指针与顺序后移指针整合成新的索引空间的信息;判断整合后的索引空间的信息里是否出现了三个关于偏移量的单增区间;结束处理。本发明能够节省内存空间,在置位率较低或者插入位置较靠近最大更新位置时效率较高,并且能够进行空间动态调整。

    基于特征细化与特征矫正的持续视觉检索方法及系统

    公开(公告)号:CN119179797A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411192024.1

    申请日:2024-08-28

    Abstract: 本发明公开一种基于特征细化与特征矫正的持续视觉检索方法及系统,属于视觉检索技术领域。所述方法包括:构建视觉检索模型,所述视觉检索模型包括:骨干网络、特征细化模块、特征矫正模块、嵌入层和分类器,所述特征细化模块用于揭示所述骨干网络输出的特征图谱M中的重要区域,所述特征矫正模块用于训练所述视觉检索模型时抑制新类别中与旧类别重叠的语义;构建第t个阶段的训练数据集,并在第t个阶段的训练数据集上训练视觉检索模型ft,得到视觉检索模型ft+1;基于训练后的视觉检索模型ft+1获取目标图像的视觉检索结果。本发明可以解决持续视觉检索任务中遗忘问题,提升视觉检索模型在面对动态变化的数据环境时的可持续扩展能力。

    一种基于属性加密的多用户可搜索对称加密方法

    公开(公告)号:CN117375807A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311146348.7

    申请日:2023-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于属性加密的多用户可搜索对称加密方法,其步骤包括:1)为数据所有者生成系统密钥和属性加密密钥对;设置用户的权限及与权限相匹配的用户属性;数据所有者配置每一加密列的访问控制策略,并生成密钥K1、K2,用主私钥加密K1得到EKey,将Ekey和K2上传到云服务提供商;2)数据所有者加密具有敏感信息的各列数据并生成密态索引,将索引和密文上传至提供商;3)数据所有者审核用户申请并授权;4)用户将查询条件转换为查询令牌进行查询,解密云服务提供商返回的检索结果,得到文档标识符;5)云服务提供商根据文档标识符找到对应文档数据及密钥发送至用户,用户属性解密得到解密密钥,恢复文档明文数据。

    一种基于LSM的对称可搜索加密方法及系统

    公开(公告)号:CN113626836A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110775401.4

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSM的对称可搜索加密方法及系统。本方法为:1)客户端创建数据库表,将数据集中的数据信息填入相应的字段中;2)为设定加密索引字段构建加密索引,使用对称加密算法加密所述加密字段中的数据,生成验证集合Xset,该验证集合Xset中存储的信息为所述数据集中各文档对应的组合值,其中根据文档i的文档id及文档i的关键字生成文档i的组合值;将加密索引和加密数据上传至服务器端分配的服务器节点;3)客户端利用对称密钥和查询关键字生成对应的查询发送给服务器端;4)服务器端在加密数据库上执行查询操作并将查询结果返回给客户端;5)客户端接收服务器端返回的查询结果并对其进行解密。

    一种基于异构信息网络的个性化推荐方法

    公开(公告)号:CN110245285B

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN201910357967.8

    申请日:2019-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于异构信息网络的个性化推荐方法,本方法通过基于注意力的特征增强模块对不同元图上用户和物品潜在特征的重要性进行学习,降低了无用的潜在特征对评分预测所带来的干扰,增强了有用潜在特征对评分预测的贡献力;同时利用基于分层次特征交互的评分预测模块对特征间的不同相互关系进行学习,不但考虑用户和物品各自加权潜在特征之间的内在联系,而且考虑用户或物品与其加权潜在特征之间的相关性;然后通过用户和物品间特征的融合,使得各特征间的二阶线性交互关系得到了充分挖掘。本发明通过多层感知机和因子分解机的使用,使得各特征间的高阶非线性交互关系得到了全面利用和高效组合,大大提高了推荐系统的性能。

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