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摘要
随着云计算的广泛应用,数据中心的数据量急速增加;同时,用户文档通常包含隐私敏感信息,需要先加密然后上传到云服务器.面对如此大量的密文数据,现有技术在大数据量的密文数据上的检索效率很低.针对这一问题,提出在大数据下的基于相似查询树的密文检索方法(MRSE-SS).该方法通过设置聚类中心和成员之间的最大距离对文档向量进行聚类,并把中心向量看成n维超球体的球心,最大距离作为半径,再逐步将小聚类聚合成大聚类.使用该方法构建的密文文档集合,在查询阶段,仅需检索查询向量相邻的聚类即可获得理想的查询结果集合,从而提高了密文检索的效率.以《软件学报》最近10年的论文作为样本进行了实验,数据集中选取2 900篇文档和4 800个关键词.实验结果显示:当文档集个数呈指数增长时,检索时间仅呈线性增长,并且检索结果的关联性比传统检索方法更强.
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单位中国科学院信息工程研究所; 广东电网有限责任公司信息中心; 信息安全国家重点实验室
