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公开(公告)号：CN116305283A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310302226.6
申请日：2023-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息的隐私度量与优化方法，属于隐私度量领域，包括以下步骤：S1：首先根据内容重要性、用户兴趣相似度以及时间模型给出社会关系的定义；S2：只考虑两个用户之间隐私度量的简单情况，给出用互信息进行隐私度量的方法，并优化目标函数；S3：用互信息度量多个用户导致的合谋攻击时隐私泄露的程度。本发明能分析隐私度量并对隐私信息进行一定的保护，实现了隐私信息的度量与保护，具有较强的隐私度量与保护能力。
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公开(公告)号：CN102722653A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210177933.9
申请日：2012-05-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的射线跟踪加速算法。首先确定源点和场点，从各源点发射的射线经过建筑物的反射后到达对应的场点；然后判断从源点发射的射线是否为有效射线；如果是，则分别记录射线到达各场点的三维坐标与该射线到达此场点的特征值；最后建立Map函数来处理特征值，得到特征值的场强、到达角、延迟和极化四个参数。本发明采用基于MapReduce的射线跟踪加速算法用于大规模数据集的并行运算。而射线跟踪过程中所跟踪的射线量巨大，计算时间长，各个射线相互独立，具有自然的并行性，因此，在进行射线跟踪时，将射线跟踪与MapReduce结合，射线跟踪的运算效率提高。
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公开(公告)号：CN102722653B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210177933.9
申请日：2012-05-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的射线跟踪加速算法。首先确定源点和场点，从各源点发射的射线经过建筑物的反射后到达对应的场点；然后判断从源点发射的射线是否为有效射线；如果是，则分别记录射线到达各场点的三维坐标与该射线到达此场点的特征值；最后建立Map函数来处理特征值，得到特征值的场强、到达角、延迟和极化四个参数。本发明采用基于MapReduce的射线跟踪加速算法用于大规模数据集的并行运算。而射线跟踪过程中所跟踪的射线量巨大，计算时间长，各个射线相互独立，具有自然的并行性，因此，在进行射线跟踪时，将射线跟踪与MapReduce结合，射线跟踪的运算效率提高。
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