密鑰加密索引向量生成加密數(shù)據(jù)索引時,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)維度升高問題,導(dǎo)致加密云數(shù)據(jù)排序搜索時間較長,搜索結(jié)果不準確,資源利用率低。為此提出基于k-mean聚類算法的加密云數(shù)據(jù)排序搜索方法。采用k-mean聚類算法對加密云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,選取質(zhì)心點,并對數(shù)據(jù)點進行重新聚類,計算出最新的質(zhì)心點;根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)聚類結(jié)果,選取文檔中具有高代表性的關(guān)鍵詞作為文檔的索引,同時引入加密搜索插件,對索引向量進行維度縮減,使其在檢索時形成和用戶檢索相關(guān)的文檔摘要,從而能夠發(fā)送摘要供用戶選擇目標文檔,得到排序搜索結(jié)果,實現(xiàn)加密云數(shù)據(jù)排序搜索。仿真結(jié)果表明,所提方法的搜索結(jié)果準確率較高,能夠有效提升資源利用率,縮短搜索時間。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

加密搜索模型具體結(jié)構(gòu)圖

為了驗證所提基于k-mean聚類算法的加密云數(shù)據(jù)排序搜索方法的綜合有效性,需要進行仿真,實驗環(huán)境為:Windows10操作系統(tǒng),2.6GHz CPU,8GB內(nèi)存,NVIDIA Ge Force GTX650。圖2為可搜索加密系統(tǒng)模型。根據(jù)可搜索加密系統(tǒng)模型,采用本文方法、文獻[2]所提云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法和文獻[3]所提云環(huán)境下支持多用戶模糊檢索加密方法進行對比實驗,通過可搜索加密系統(tǒng)模型,在關(guān)鍵詞數(shù)量不同,文檔數(shù)量m=5000、文檔數(shù)量不同,關(guān)鍵詞數(shù)量n=3000和文檔向量分段數(shù)量h值不同時,對比三種方法的資源利用率,并在關(guān)鍵詞數(shù)量相同的情況下,對比三種方法的搜索時間和搜索結(jié)果準確率。

以下給出不同情況下不同搜索方法的資源利用率對比結(jié)果,具體如圖3所示。分析圖3(a)可知,當關(guān)鍵詞數(shù)量不同,文檔數(shù)量m=5000時,本文方法、云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法和云環(huán)境下支持多用戶模糊檢索加密方法的資源利用率隨著關(guān)鍵詞數(shù)量的不斷增加而呈上升趨勢,本文方法和云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法的資源利用率最高,但是本文方法的資源利用率比云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法的資源利用率高出2%;分析圖3(b)可知,當文檔數(shù)量不同,關(guān)鍵詞數(shù)量n=3000時,文檔數(shù)量在10000個之前,本文方法和云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法的資源利用率幾乎相同,但是當文檔數(shù)量從10000開始增加時,云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法的資源利用率比本文方法的資源利用率少,上升速度緩慢;分析圖3(c)可知,當文檔向量分段數(shù)量h值不同時,隨著文檔向量分段數(shù)量的不斷增長,云環(huán)境下的多用戶模糊檢索加密方法和云環(huán)境下支持多用戶模糊檢索加密方法的資源利用率逐漸降低,而本文方法的資源利用率卻呈上升趨勢。不管是在何種情況下,本文方法的資源利用率在三種方法中為最高。

【參考文獻】：
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本文編號：2970572