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本文研究了移动分布式实时数据库（MDRTDBS）与基于局部密度的异常检测算法。针对MDRTDBS，提出一种基于优先级和剩余时间的启发式调度算法HP_NWL，有效降低事务错过率与重启率，提升系统实时性与并发能力，适用于移动金融、智能交通等场景。在异常检测方面，设计了两种并行算法MRLOF（基于MapReduce）与SLOF（基于Spark），通过k近邻密度分析实现大规模数据下的高效离群点检测，实验表明其在真实与合成数据集上均具备良好可扩展性与性能。研究为实时数据处理与大数据异常检测提供了有效的算法支持与实践参

本文介绍了自适应资源管理模型（ARMM）和适用于移动分布式实时数据库系统（MDRTDBS）的新优先级启发式策略。ARMM通过动态监控与任务迁移显著提升云环境中工作流的执行效率，降低完成时间与成本；新提出的优先级策略基于写锁数量和中间优先级分配机制，有效减少事务错过率与重启率。实验结果表明，两种策略在各自场景中均优于传统方法，未来可结合机器学习进一步提升智能化水平。

本文介绍了两种创新技术方案：CapAct和ARMM。CapAct是一种基于Wordnet的真实世界事件摘要器，通过扩展参考摘要解决语义相似但用词不同的问题，在ROUGE评估中表现出优于传统方法的性能，适用于新闻与社交媒体事件摘要。ARMM是用于云工作流执行的自适应资源管理模型，结合强化学习与多组件协同机制，实现动态资源分配与调度优化，提升资源利用率和执行效率，适用于云计算中心与科学计算场景。文章还探讨了两者的优势、应用场景及未来发展方向，并提供了直观的流程图展示其工作机制。

本文探讨了大数据环境下两个关键问题：分布式数据库查询计划优化与微博事件摘要生成。在查询计划优化方面，提出了基于克隆选择的M-DQPGCLNG方法，通过多代进化降低通信成本（QPC），实验表明其在Top-k查询计划生成中比传统遗传算法效率更高。在事件摘要生成方面，提出CapAct摘要器，结合大写词、动词、常见短语及人称代词加权机制，利用Wordnet扩展构建多样化参考摘要，并在自建数据集上验证了其在ROUGE-1和ROUGE-2指标上优于现有方法的表现。两项工作均展示了在各自领域中的有效性和先进性。

本文探讨了分布式实时数据库协议与大数据领域的研究进展与核心挑战。在分布式实时数据库方面，通过模拟实验评估了OPPIC协议的性能，结果显示其在各类负载下均优于传统2PC和PIC协议，主要得益于优先级继承机制的优化。在大数据领域，文章分析了其重要性、发展现状及在医疗、金融、交通等行业的应用前景，并系统梳理了大数据在安全、分析、存储、传输、可视化、可扩展性等方面的开放挑战。同时提出了技术创新、跨学科合作、标准制定和人才培养等应对策略。展望未来，大数据将向跨学科计算和超大规模实时处理方向发展，成为推动社会进步的关键

本文深入解析了轻量级可验证外包数据库审计方案与单阶段优先级继承提交协议（OPPIC）。前者通过同态加密、MBT、EMB树和布隆过滤器等技术，实现安全高效的数据外包、检索、验证与解密，保障数据机密性与完整性；后者在分布式实时数据库系统中优化优先级继承机制，仅需一轮消息传输即可解决优先级反转问题，显著降低事务完成时间。文章结合应用案例与性能分析，展示了两项技术在金融数据外包与实时物流系统中的实际价值，并展望其在未来数据库管理中的发展潜力。

本文探讨了两类核心问题：一是针对时态图的永久支配集与最大k-支配节点集问题，提出了GreedyPDS和GreedyKDS两种贪心近似算法，并分别证明其具有\(\ln(n\tau)\)和\((1 - \frac{1}{e})\)的近似比；二是面向云计算环境下的数据库外包安全问题，设计了一种结合轻量级同态加密（LHE）与认证数据结构（布隆过滤器树和嵌入式Merkle B树）的可验证审计方案，确保数据机密性、搜索结果的正确性与完整性。通过在多个真实数据集上的实验验证了算法的有效性，同时方案具备高效性和实用性，为相

本文研究了物联网中的节能问题与动态网络中的节点集问题。在物联网节能方面，提出基于隐马尔可夫模型的方法，实验表明该方法在模拟环境中实现了约14.12%的平均节能。在动态网络方面，针对时间图模型中的最小永久支配集和最大k-支配节点集问题，分别提出了ln(nτ)-近似和(1-1/e)-近似算法，并通过GreedyPDS算法实现永久支配集的构建。研究为物联网设备的长期运行和动态网络的高效通信提供了理论支持与实践方案。

本文提出了一种基于语义样式表（SSS）的网页语义转换方法，旨在提升网页可访问性和满足用户个性化需求，同时介绍了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的物联网设备异常检测与节能方法。通过将物联网设备建模为有限状态自动机，并利用RSSI信号进行状态推断，该方法能有效预测异常并优化传输间隔，实验结果显示异常检测准确率高达98%，节能约14%。未来方向包括网页语义转换的自动化工具开发与HMM模型在多场景下的优化应用。

本文提出了一种基于样式表的网页语义转换方法——语义样式表（SSS），旨在通过自定义样式表实现网页内容的增强、修改和处理，提升网页可访问性和用户体验。SSS 赋予终端用户或其代理对网页进行个性化重叙述的能力，支持内容增改、节点顺序调整和智能内容处理（如单位转换）。原型系统基于 AngularJS 和 Flask 构建，利用 PhantomJS 在服务器端实现 DOM 操作，并通过 JSON 格式的 SSS 指令完成转换。文章验证了 SSS 在降低网页复杂度、支持多语言用户及广告插入等场景的应用，并探讨了其在无

本文探讨了两个跨领域研究方向：生物网络演化模拟与网页语义转换。在生物网络方面，提出基于社区发现的分治方法，结合LEMON算法与三元连接模型，在癌症和正常PPI网络中实现更精确的边预测，尤其适用于密集社区。在网页语义转换方面，提出语义样式表概念，借鉴传统样式表的内容与呈现分离思想，通过增强、修改和处理操作提升非英语用户及特殊群体对网页内容的理解与可访问性。研究表明，局部网络演化策略和语义驱动的样式表方法分别为各自领域提供了有效的解决方案。

本文探讨了两个前沿研究方向：基于GSM的移动P2P高效文件共享架构GMP2P，以及利用社区发现模拟生物网络生长以揭示正常细胞向癌细胞转变的机制。GMP2P通过DHT与GSM-GPRS集成，显著降低搜索与通信成本，提升文件共享效率；生物网络研究则采用共同子图和基于社区的生长模型，结合Fast greedy等算法分析网络演化。研究表明，GMP2P在性能与可扩展性上优于传统方法，而基于社区的边预测在密集网络中表现良好。未来工作将聚焦于优化通信成本、提升稀疏社区预测精度，并融合多领域知识推动技术创新。

本文探讨了以太网与无限带宽网络（Infiniband）之间的通信机制，提出了一种基于IPoIB的网关方案，在网络层实现高效数据包转发，降低了处理开销。同时，介绍了一种基于GSM的移动P2P文件共享架构GMP2P，通过分布式哈希表（DHT）、超立方体覆盖拓扑、高效的引导和密钥搜索机制，解决了传统移动P2P系统中单点故障和可扩展性差的问题。实验结果显示该方案在带宽、延迟和数据包丢失率方面表现优异。未来可进一步优化数据链路层转换机制和GMP2P的路由与搜索效率。

本文探讨了在线社交网络中的社区检测算法与InfiniBand和以太网网络互连的网关虚拟网络功能。在社区检测方面，提出基于自我中心（EBCD）的算法，并与边介数、标签传播和Walktrap算法比较，结果显示EBCD在时间复杂度上具有优势，综合性能均衡。在网络互连方面，针对InfiniBand与以太网融合的需求，提出一种基于IPoIB驱动的软件网关解决方案，利用NFV平台实现高效、低成本的帧转换与通信，解决了现有方法在VLAN-PKey映射、带宽利用率等方面的不足。研究为社交网络分析和高性能网络互连提供了可行的

本文提出了一种面向车对基础设施（V2I）通信的快速安全切换机制，旨在降低高移动性环境下的切换延迟与数据包丢失，提升服务质量（QoS）。通过结合自适应背景扫描（AdBack）与IEEE 802.11r快速重新认证，该机制根据车辆速度动态调整扫描策略，有效减少发现和认证延迟。基于Mininet-WiFi和SUMO的仿真结果表明，AdBack扫描与802.11r组合可将切换延迟降至约35毫秒，数据包丢失率控制在5%以内，并显著提升不同车辆密度下的平均吞吐量。该方案无需修改现有AP，适用于智能城市中基于WPA2企业

本文探讨了电信服务可靠监测与智能交通系统中快速安全切换机制。在电信服务监测方面，基于算法1的架构具备高可用性、高警报准确性、抗干扰性、自动化与时效性以及高效性，未来可探索更优统计分布与轻量级算法。在智能交通系统中，针对V2I通信频繁切换导致的延迟问题，提出AdBack移动性感知后台扫描机制，并结合IEEE 802.11r快速重新认证技术，显著降低切换延迟、减少数据包丢失、提升吞吐量。通过流程图与对比表格展示了主动扫描与AdBack机制的工作流程及性能优势，为智能城市中的车辆通信提供了高效、可靠的解决方案。

本文介绍了一种针对具有时变负载特性的电信服务的可靠状态监测系统（CMS）架构及其可靠性分析。系统由直方图存储库、状态监测集群、NRPE远程执行集群和服务集群组成，采用基于SNMP的check_snmp算法（Algorithm 1）实现KPI数据采集与状态评估。通过历史数据对比计算实际KPI值，并结合动态阈值判断服务状态，支持警告与临界级别的分级响应。实验在真实电信环境部署，通过对n、ign和mul等关键参数的优化，验证了该系统在减少误报和漏报方面的有效性，结果表明当n16、ign0、mul3时系统表现最优，

本文探讨了哈希支持的迭代式MapReduce在高维数据约简中的应用，提出MRSBER哈希方法在属性基数较高的数据集上相比传统SFS方法具有更优的计算性能。同时，针对电信服务的可靠状态监测问题，设计了一种满足可用性、准确性、鲁棒性和自动化等要求的CMS架构，能够有效应对时变负载特性下的KPI阈值调整挑战。通过实验对比与系统架构分析，展示了MRSBER哈希在Spark平台上的高效性以及CMS在实际生产环境中降低误报与漏报的潜力，为大数据处理与服务可靠性保障提供了可行方案。

本文探讨了两种在大数据处理中关键技术：基于蝙蝠和萤火虫算法优化的并行K-Means聚类，以及结合哈希支持的迭代MapReduce实现可扩展的SBE特征约简。前者通过智能优化算法提升聚类初始质心选择的准确性与效率，后者利用哈希机制减少数据传输开销，增强特征选择性能。两者均依托分布式框架（如Spark/MapReduce）实现高效并行处理，并在客户细分、异常检测、生物信息学等领域具有广泛应用。文章还对比了两种技术的目标与实现方式，分析其联系与应用场景，并展望了未来融合深度学习与自适应策略的发展趋势。

本文探讨了多处理器系统中混合关键任务的调度性能，比较了LoCBP与MCPI算法在不同作业负载下的运行效率；分析了虚拟Hadoop集群在实时迁移过程中对大数据处理性能的影响，包括网络争用、作业完成时间及节点迁移开销；并研究了基于Bat和Firefly优化算法的并行K-Means聚类方法，以提升传统聚类算法的收敛速度与准确性。实验结果为提升系统调度效率、优化云环境下的大数据处理提供了有效策略与建议。

本文介绍了一种针对多处理器混合关键系统中具有依赖关系作业的时间触发调度算法——DP LoCBP。该算法基于有向无环图（DAG）建模作业依赖，通过构建LO和HI两个关键场景下的调度表，实现了高效的任务调度。文章详细分析了DP LoCBP的算法流程、时间复杂度$O(mn^2)$，并证明其与现有MCPI算法在可调度性上等价，但在复杂度上更具优势，尤其适用于大规模任务场景。同时结合实例说明了算法执行过程，并通过与MCPI的对比突出了其性能优越性。

本文提出了一种用于多处理器混合关键系统的时间触发调度算法，通过构建SLO和SHI两个调度表实现不同关键级别下的高效任务调度。算法采用LoCBP策略确定作业优先级，支持全局调度与处理器间作业迁移，在保证正确性的同时显著降低了最坏情况时间复杂度。相较于现有的MCPI算法，本方法在保持相同调度能力的基础上提升了计算效率，并适用于航空航天、汽车电子等高可靠性领域。文中还给出了算法的正确性证明、复杂度分析及实际调度示例，验证了其有效性与实用性。

本文探讨了DNSSEC与BDI系统的融合在提升DNS安全方面的创新应用，分析了NFC移动支付系统的分层欺诈检测方法及其在保障交易安全中的作用，并介绍了多处理器混合关键系统的时间触发调度机制。文章总结了各项技术的优势、应用前景及面临的挑战，提出了相应的解决方案，展望了这些前沿技术在推动数字化生活安全与效率方面的潜力。

本文深入解析了隐私保护效用挖掘中的FPUFC算法及其与FPUTT算法的性能对比，展示了FPUFC在时间复杂度和运行效率上的优势。同时探讨了基于BDI模型的DNSSEC协议性能增强方法，通过信念库减少重复信任链构建，显著提升响应速度与网络效率。文章还分析了两种技术在高并发与动态网络环境中的应用价值，并展望其在数据匿名化、加密及其它安全协议中的拓展潜力，为数据隐私与网络安全提供了创新解决方案。

本文探讨了安卓平台与数据库环境下的数据隐私保护机制。在安卓方面，提出一种无需root权限的用户级安全监控器，通过字节码注入技术检测应用对敏感数据的访问行为，具有低功耗、低延迟的优点；在数据库方面，分析了隐私保护效用挖掘（PPUM）的挑战，并提出FPUFC算法，利用频率计数减少数据库扫描次数，显著提升隐藏敏感高效用项集的效率。文章还比较了新旧算法性能，并展望了跨平台隐私保护、AI融合及用户参与等未来研究方向，旨在实现隐私安全与数据效用的平衡。

本文提出了一种基于RWFM模型的物联网安全合成方法，通过分析飞利浦Hue系统的信息流动，设计并实现了一个结合Django与MongoDB的安全原型系统，有效控制信息的直接与间接滥用。同时，针对安卓平台隐私泄露问题，开发了一种无需root权限的安全监视器，通过字节码钩子检测敏感数据访问，在不影响应用性能和设备功耗的前提下提升用户隐私保护。与现有方法相比，该方法在信息流动控制、资源集成和适应性方面具有显著优势，适用于智能家居、智能城市等多种场景，具备良好的实用性和扩展性。

本文提出了一种基于读写者流模型（RWFM）的物联网安全综合方案，旨在应对物联网快速发展中的数据隐私与信息安全挑战。通过重构Denning标签模型，RWFM引入了读者集合与写者集合的概念，构建了具有清晰语义的安全信息流控制机制。文章详细阐述了RWFM的模型定义、完整性定理及安全状态转换规则，并设计了适用于物联网的三层系统架构，结合医疗保健和Philips Hue智能照明两个典型案例，验证了该模型在保密性、完整性和访问控制方面的有效性。最后总结了RWFM的优势，并展望其在智能家居、工业物联网等领域的广泛应用前景

本文探讨了基于读者-写者流模型（RWFM）的防护策略在EMV协议和物联网安全中的应用。通过实验分析，RWFM能有效抵御CVM降级、PIN欺骗等多种支付安全威胁，并在物联网环境中实现动态信息流标记与安全约束管理。结合医疗物联网原型案例，展示了该方法在实际系统中的可行性与优势，为电子支付与物联网的安全综合提供了创新解决方案。

本文提出一种基于读写者流模型（RWFM）的通用方法，用于分析和强化EMV协议的安全性。通过为协议消息分配动态标签，明确信息流的安全要求，有效防止克隆、重放、中间人等攻击，特别是可防御‘Chip-and-PIN被破解’类攻击。文章详细描述了EMV交易流程、RWFM模型原理、带标签的协议实现及安全性评估，并给出了针对不同威胁模型的实现指南，实现了EMV协议端到端的安全保障。该方法具有通用性，可推广至其他安全协议分析。

本文探讨了优化编译器的形式验证与EMV协议的安全分析两大主题。在编译器验证方面，介绍了基于见证理论的组合性验证方法，相比传统TVOC更具效率和可扩展性，并结合LLVM的实现展示了其应用前景。在EMV协议分析方面，采用RWFM模型对协议数据流进行标记与推理，揭示了现有协议的安全隐患，并提出了引入数据加密、多因素认证和实时异常检测等改进方向。整体上，文章强调了形式化方法在保障系统安全中的关键作用，并展望了未来研究路径。

本文深入探讨了优化编译器的形式化验证技术，从过渡系统的基本概念出发，介绍了编译器工作流程、中间代码表示及系统正确性定义。重点分析了TVI和TVOC两个翻译验证项目的核心机制与优缺点，并阐述了LLVM通过生成‘见证’实现组合式验证的方法。文章进一步讨论了处理指针分析、过程间优化等复杂场景的挑战，提出了提升验证效率的并行化、增量验证与机器学习结合等未来方向，为构建高可信编译器提供了理论基础与实践路径。

本文综述了链接开放数据（LOD）的本体丰富方法，重点探讨了属性与类公理发现技术及其对数据完整性的提升；同时深入分析了优化编译器的形式验证挑战与方法，比较了直接验证与翻译验证（TV）的优劣，并介绍了CompCert、Vellvm、Alive等代表性系统。文章还讨论了TV在LLVM中的应用潜力，结合外部静态分析器以提升优化效果，总结了编译器错误检测现状，并展望了未来研究方向，包括高效验证算法、新兴语言支持以及人工智能辅助验证等。

本文综述了链接数据本体的丰富方法，涵盖公理获取、新属性与新类的发现技术。重点介绍了OntExt、newOntExt、DART、SOFIE等系统在发现新对象属性方面的机制，并对比了张量分解模型与逻辑规则驱动的方法。在新类发现方面，分析了基于自然语言处理的Petrucci方法、受控语言转换、DL-Learner框架及其多种算法，以及非细化运算符方法的应用。文章还讨论了利用外部资源如OpenIE系统生成的网络三元组来增强链接数据的潜力，强调了融合多源信息对提升本体完整性和语义准确性的关键作用。

本文综述了链接数据本体丰富的主要方法，重点探讨了属性公理和概念公理的发现技术。基于实例的方法利用三元组数据通过分类、聚类和关联规则挖掘等手段提取公理，而基于模式的方法则结合rdf:type、rdfs:subClassOf等语义信息提升发现准确性。文章还介绍了发现新属性和新类的系统，包括SWARM、PARIS、SORAL、PIDGIN和DL-Learner等代表性方法，并总结了当前研究面临的挑战与未来发展方向。

本文综述了最小成本支配树问题的三种精确求解方法及其在不同实例上的性能对比，表明切割平面算法在小规模低密度实例中表现最优，但在大规模高密度实例中性能下降。同时，文章系统介绍了关联数据本体富集的相关概念与方法，涵盖语义Web术语、著名数据项目及本体富集分类，重点探讨T-Box富集技术，并提出了完整的本体富集操作流程，包括数据收集、预处理、T-Box与A-Box富集步骤以及评估优化机制。

本文系统探讨了最小成本支配树问题的性质与精确求解方法，涵盖割平面算法、整数线性规划（ILP）建模以及Benders分解三种核心方法。首先通过引理和算法流程介绍了单顶点与单边支配树的判定，并提出基于ILP的割平面框架以处理至少两条边的支配树构造，利用有效不等式和连通性约束提升求解效率。随后引入Benders分解方法，将问题分解为主问题（选择支配顶点）和子问题（构建最小生成树），结合对偶理论与Kruskal算法实现高效迭代求解。文中还给出了不可行性处理机制与可行性割的生成策略，确保解的连通性与最优性。最后通过m

本文系统探讨了最小成本支配树问题的理论性质与精确求解方法。首先介绍了图中支配树的基本性质及相关引理，随后针对树图、循环图和仙人掌图等特殊图类，分别给出了可在多项式时间内求解的算法及其复杂度分析。进一步，提出了一种基于整数线性规划（ILP）的精确求解模型，尽管其存在线性松弛效果差和求解效率低的问题，但仍为最优解的获取提供了形式化框架。最后，文章总结了不同图类的求解策略，并展望了未来在改进模型、启发式算法与并行计算方向的研究潜力。

本文介绍了第14届分布式计算与互联网技术国际会议（ICDCIT-2018）的基本情况，重点解析了最小成本支配树问题的理论性质、求解方法及其在无线移动通信中的应用。文章阐述了该问题的NP完全性，并讨论了基于整数线性规划、Bender分解算法和近似算法的求解策略，比较了不同方法的优缺点及适用场景，最后展望了未来研究方向。