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目录

1. 第一篇文件检索论文范文参考：基于知识管理的办公系统智能化研究
2. 第二篇文件检索论文样文：基于上下文的个人信息管理研究
3. 第三篇文件检索论文范文模板：云计算中数据外包安全的关键问题研究
4. 第四篇文件检索论文范例：云计算环境下隐私与数据保护关键技术研究
5. 第五篇文件检索论文范文格式：大数据服务若干关键技术研究

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第一篇文件检索论文范文参考：基于知识管理的办公系统智能化研究

智能信息处理一直是众多学者密切关注的研究方向,计算机科学的迅速发展为其理论研究和实际应用提供了广阔的前景,其中信息系统与人工智能两个领域的发展极大地推动着智能信息处理研究的进步,将这两个领域的研究成果有机地结合起来并有效地应用于智能信息处理的实际中去,是既丰富多彩又极富挑战性的研究工作.本文在工作流技术的支持下,探讨如何运用专家系统、数据挖掘、决策支持等技术,围绕办公系统中的知识管理相关内容进行深入的探讨,并取得了如下主要研究成果：

1.基于工作流参考模型和工作流元模型,详细设计了办公系统中智能工作流引擎的信息模型,用数据表、逻辑图等方式阐述了过程调整、权限控制方法,并通过流程案例加以说明.

2.从办公系统中文件分发的现状出发,运用规则和规则引擎技术,建立对应的专家系统,基于文件的来源与类型等信息,通过规则推理将文件分发到指定的部门和单位,给出了一种基于规则推理的文件自动分发方法.

3.从公文检索的现状出发,基于模糊匹配算法,综合兼顾对内对外搜索需要,针对每个办公人员构建满足自己工作需要的文件资料库,通过分类建立目录索引,形成了一种满足需求个性化的文件检索系统.

4.针对办公过程中常见各类统计数据的需求,基于数据抽取需求的特征,通过总量数据、平均数据、相对数据的分类,基于数据库技术搭建了模式化的数据抽取框架,设计了相应的算法,给出了一种服务专业化的数据抽取方法.

5.针对报告撰写的办公需求,基于决策支持系统的基本框架,结合地理信息系统(GIs),从报告的主题词焦点出发,构建了报告模型及数据表,设计了相应的算法,给出了一种焦点可视化的报告自动生成方法.

本文针对办公信息系统智能化的迫切需要,着力探讨其在知识管理下的公文自动分发、文件检索、数据抽取及报告自动生成问题,综合运用信息系统、数据挖掘、数据库技术等多个领域知识,在智能办公信息系统方向上取得了一些有意义的研究成果,为信息系统的发展、信息化社会的快速发展提供了一定的理论基础.

第二篇文件检索论文样文：基于上下文的个人信息管理研究

随着互联网和信息技术的迅速发展,存储在个人计算机中的数据正以前所未有的速度增长.据统计,从2000年至2004年的5年内,个人计算机中的文件数量增长了2倍,文件平均大小增长了75%,文件系统容量增长了7倍.如何有效地组织和管理这些数据是用户面临着的重要问题.为此,有关个人信息管理的研究日益受到关注.个人信息是由个人保存的、且为自己所用的信息,这些信息完全由个人控制.个人信息管理是个人通过存储、组织和检索等过程对个人信息的管理,其目的是便于今后再次使用这些信息.

对用户任务的准确理解,有助于改善个人信息管理的质量和为用户提供个性化的信息检索服务.用户任务是人们为了完成一定的目标而采取的行动.在个人信息管理中,用户任务被具体化为至少需要两个以上的文件来完成的目标.有许多研究利用与文件相关联的上下文信息来提高任务识别的能力.然而,这些研究缺乏对用户阅读时间、应用程序窗口切换信息、文件内容和元数据的综合利用.针对这个问题,提出了一种基于上下文的任务识别方法.用户对本地文件的阅读时间和应用程序窗口切换信息,构成了基于用户行为的上下文信息.同时,由本地文件的内容和元数据,如文件名、创建时间、修改时间、访问时间和文件大小等,构成了基于文本的上下文信息.在将任务识别问题转化为针对文件的多类分类问题之后,根据这些上下文信息,采用支持向量机方法进行求解,最后识别出文件属于哪个任务.实验表明,用户的行为信息,尤其是阅读时间和窗口切换信息,是提高任务识别能力的重要影响因素.

网页搜索为用户从海量网页中快速找到所需的信息提供了有效的途径.现有的个人计算机文件系统在为用户提供文件组织和存储的同时,很难满足用户对本地文件快速检索的需求.于是,出现了基于检索的个人信息管理系统─个人信息检索工具.早期的个人信息检索工具,只提供基于内容的检索排序结果.后来出现的基于上下文的检索系统,缺乏对个人计算机中上下文信息的充分运用和高效检索排序方法的使用.为此,提出了一种基于上下文的个人信息检索框架Hsearch.系统先执行基于内容的检索,然后根据上下文信息,利用排序学习算法对基于内容的检索结果进行重新排序.上下文信息包括UI层的用户访问行为信息、文件内容和元数据.与现有的收集用户在文件系统层的行为信息相比,UI层的信息能够更加准确地反映用户的真实意图,并降低由当前应用程序、操作系统和后台进程产生的背景噪声.

在分析个人计算机用户行为时,现有的桌面检索工具很少考虑用户与Web浏览器之间的交互行为.为了充分利用个人计算机中的上下文信息,同时考虑到Web浏览器的影响,提出了一种基于上下文的个人信息检索排序方法,并在Hsearch系统中实现了该方法.上下文是关于文件内容、元数据和用户在UI层行为的信息.根据应用程序窗口切换信息和用户的阅读时间信息,提出了概念document-window switch tree用于描述用户访问文件时的动态行为.根据上下文信息,利用排序支持向量机方法对内容检索的返回结果进行重新排序.实验表明,用户在UI层的行为信息和排序支持向量机方法的运用,使得该方法的性能优于现有的增强上下文的排序方法.

第三篇文件检索论文范文模板：云计算中数据外包安全的关键问题研究

随着云计算的发展,数据外包存储已经成为了一种必然的趋势和潮流：通过外包模式将用户从繁重的维护和管理任务中解放出来,使其不再受限于有限的本地设备资源,并可通过使用时再付费的方式将数据存储任务分派给云服务提供商.然而,外包即意味着用户数据控制权由用户自身向云服务提供商的转移,不可避免地产生了新的安全问题：由于云服务提供商通常与用户分属不同的信任域,并非完全可信,使其可利用所得到的控制权,潜在地窃听或泄漏一些私人敏感数据,从而给用户造成巨大损失.

本文关注并试图解决云计算环境下数据外包安全的关键性问题,包括,1)如何实现数据属主对大规模外包数据的加密和可控共享,并同时为合法用户提供灵活高效的基于关 键 词 检索密文数据的功能；2)如何实现可靠的存储方案,使用户既可高效地访问和提取云端密文数据,同时也无需为由于云服务器故障导致的数据丢失而担忧；3)如何提高当前云端密文访问控制技术的运行效率,使其更好地适应云计算(尤其是移动云计算)中外包密文数据的可控共享.

围绕以上关键问题,本文从实际应用角度开展研究,主要贡献由如下部分组成：

1)多用户数据安全共享和检索：针对当前外包密文数据的可控共享和(密文)检索通常需依赖于所有用户共享同一私钥的缺陷,提出采用混合云计算模型来解决云存储中可搜索密文数据选择性共享问题的新思路.

在混合云计算模型下,提出了基于非对称*的多用户数据安全共享和检索方案,其不依赖于用户之间的私钥共享,且同时具备灵活的访问控制策略和基于关 键 词 的密文检索功能.

为改善基本方案中云服务器端基于“测试”的匹配所导致的效率瓶颈,提出了使用对称*的效率优化方案,并在服务器端构造了基于树的匹配索引,将服务器端的检索效率由O(n)降低为O(Iogn),这里n为云端密文文件数目.

进一步扩展该优化方案,以支持模糊关 键 词 检索.在扩展方案中,通过私有云辅助计算的方法,有效避免了当前模糊关 键 词 检索中用户端所需承担大量无效解密的缺陷.

该基于混合云计算的工作适用于企业级私密文件存储和内部共享的场景.

2)云端数据的可靠存储和检索：首次考虑了云端可搜索密文的可靠性问题,并提出了多云环境下的STRE (STorange and REtrieval)机制.该机制利用了多云环境下数据分散和独立存储的天然特性,通过引入冗余编码来保证密文文件的可重构性；同时也使用了基于索引的关 键 词 检索方法,最终达到了密文可搜索性和可靠性的双重目标.此外,与当前关于云端密文检索的工作相比,STRE还具有支持灵活可控的云端存储策略和部分隐藏搜索格式等优点.

该基于多云环境的工作适用于个人用户云端可靠存储和检索的场景.

3)密文访问控制技术的安全外包：研究了密文访问控制技术在云计算(尤其是移动云计算)中所存在的效率局限性,并提出一系列基于安全外包计算的解决策略.

首次提出了同时支持密钥分发和解密外包的KP-ABE (key-policy attribute-based encryption)方案,将原始(未外包)方案中呈线性增长的本地计算量分别降至：密钥分发过程中的3次模指数运算和解密过程中的2次双线性对运算；同时对该基本外包方案分别进行了功能性和安全性方面的扩展,以支持高细粒度访问控制策略表示和适应更广阔应用范围.

提出了同时支持加密和解密外包的CP-ABE (ciphertext-policy attribute-based encryption)方案,与现有的外包CP-ABE工作相比,有效地改善了加密外包对具体访问策略结构的依赖,且实现了加密过程中本地计算量的常数化(约4次模指数运算).

该基于公有云的工作适用于一般化的多用户可控共享的场景,同时也可作为其他可控共享方案的基础组件.

第四篇文件检索论文范例：云计算环境下隐私与数据保护关键技术研究

当前,以云存储为代表的数据外包模式受到越来越广泛的应用.然而,如果用户直接将敏感数据以明文方式存储在云中,外部攻击者或者云服务提供商将能够直接读取与使用该数据,从而侵犯用户隐私,并威胁到用户数据的安全.而如果将数据加密存储,对数据的传统操作功能(例如文件检索、摘 要 预览等)又难以进行.因此,安全性的天然隐患与功能性的不足成为了制约安全云存储应用的瓶颈,而如何在保护数据的同时能够安全、高效地操作数据,对于云安全的发展具有重要的意义.本篇论文基于可搜索加密技术、同态加密技术、私有信息检索技术、保序加密技术,对云存储环境下的隐私保护方案与基于密文的操作方案进行了深入研究,并取得了如下具有创新性的研究成果:(1)提出了基于密文的动态预览方案.论文对文件的加密结构进行了重新设计,在保障与传统数据加密算法兼容的条件下,构造了文件的可预览分片式加密结构,基于可搜索加密与同态加密的核心原理,构造了能安全检索密文摘 要 的索引,基于私有信息检索技术,设计了能安全获取摘 要 的协议.较传统的基于密文的静态预览技术而言,论文首次提出了动态解决方案.新方案更类似于现代搜索引擎中基于关键字明文的摘 要 预览功能,因此检索过程更加直观,用户对文件的检索准确性更高.(2)提出了一种隐藏比较结果的密文数字比较方案.论文设计了密文数字到关键字的转换方法,并基于可搜索加密算法构造了安全的数字比较方案,实现了类似于保序加密算法的密文比较效果,并支持数字的精确查询与范围查询.较传统的保序加密算法而言,新方案对服务器隐藏了密文的比较结果,因此敌手更难从密文中推断明文数据之间的关系,从而提高了安全性.(3)提出了一种增量式多关键字可搜索加密算法.论文设计了一种新型的支持多元素的随机布隆过滤器,使得多关键字的判定具有随机性,避免了敌手的统计分析,对每个文件构造了独立的多关键字可搜索加密结构,从而有效避免了云存储中用户频繁更新文件导致索引重构的问题.较传统的多关键字可搜索加密算法而言,新方案具有增量式更新性与更高的检索准确率(错判率近似为0).(4)提出了一种分层可搜索加密方案.论文论证了对称可搜索结构与非对称可搜索结构之间的相互可转换关系,提出了可搜索加密结构与功能性结构(例如模糊查询、短语查询等)之间的可分离原理,构造了对称与非对称加密算法之间的转换模型,设计了可搜索加密结构与功能性结构之间的统一接口,实现了在同一个可搜索加密算法中,支持多种功能的综合性方案,最后,作为对称与非对称模式下的代表性功能,构造了兼容的排序查询功能组件与范围查询组件.较传统的功能较单一的可搜索加密算法而言(一般至多支持3种功能),新型的分层构架具有更广泛的兼容性(至少支持当前6种常用功能).

第五篇文件检索论文范文格式：大数据服务若干关键技术研究

大数据是现代信息技术的重要发展方向之一,实现大数据的共享和分析将带来不可估量的经济价值,同时也对社会产生巨大的推动作用.在大数据时代,对大数据进行统一表示,实现大数据处理、查询、分析和可视化是亟需解决的关键问题.大数据服务(Big Data-as-a-Service, BDaaS)是一种新的数据资源使用模式和一种新的服务经济模式,它通过将各类大数据操作进行封装,对服务消费者提供无处不在的、标准化的、随需的检索、分析与可视化服务交付.目前针对大数据服务的研究还处于概念讨论阶段,因此仍然面临四方面挑战：1)缺乏一种能够屏蔽数据资源和操作复杂性,面向用户体验的规范化大数据服务架构；2)缺乏体现用户行为特征的通用非结构化数据模型,使得非结构化大数据服务难以构建；3)已有数据服务模型仅描述服务接口规范,而覆盖大数据特征的大数据服务模型还未出现；4)在大数据检索、分析和可视化服务提供和服务能力优化方面,缺乏相应的解决方案.

为了解决以上问题,需要对大数据服务的理论模型、服务模型、实现方法等进行系统地研究.因此,本论文研究大数据服务架构、大数据服务数据模型、大数据服务模型,以及大数据服务应用四方面关键技术.为了能够对大数据服务平台构建提供规范化架构方案,本文首先设计了面向用户体验的大数据服务架构(User Experience-oriented Big Data-as-a-Service Architecture,UE-BDaaSA),其次,在数据模型方面,为实现面向非结构化数据的大数据服务,设计了基于主体行为的非结构化数据模型；在大数据服务模型方面,通过进程代数建立了大数据服务及其组合的代数模型,并设计了基于扩展OWL-S语义本体的大数据服务；在大数据服务应用方面,详细阐述了检索、分析和可视化服务的处理流程,并通过提高检索服务准确度和服务效率两方面措施实现了大数据服务能力优化.

本文研究中产生的主要创新点有：

(1)针对已有非结构化数据模型难以满足大数据服务构建需求的问题,提出了一种基于主体行为的非结构化数据星系模型(Galaxy Data Model, GDM).通过监控数据产生者行为和数据产生背景,设计覆盖用户行为、语义背景等全方位数据特征的通用非结构化数据模型,为实现非结构化大数据服务提供了数据模型基础.实例验证结果表明,GDM具有较好的通用性和全面性,还具有轻量级的实现和成熟易用的操作语言.除传统文件系统外,GDM还支持对HDFS中的非结构化数据建模和检索.此外,GDM已经在国家免费孕前优生健康检查管理信息系统中实际应用,验证了其可行性和实用性.(第三章)

(2)针对缺乏能够涵盖大数据特征的服务模型的问题,提出了一种基于扩展OWL-S本体的大数据服务模型(Extended OWL-S based Big Data-as-a-Service, EO-BDaaS).通过在OWL-S中扩展数据源、数据服务类型、数据服务操作等属性,实现检索、分析、可视化等多类型大数据服务的构建和动态组合.实例验证结果表明,与已有数据服务相比,EO-BDaaS在属性和操作描述方面更加完备,且具有较强的语义理解能力和自动服务组合能力,还将数据服务特有的组合运算无缝地融入大数据服务的实现中.(第四章)

(3)针对大数据检索服务准确度较低的问题,提出了热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法HotRank.通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值,并基于热度分值对检索结果进行排序,从而实现了检索结果优化,使检索结果更加符合用户偏好.仿真实验表明,HotRank的正确率-召回率优于Windows Search排名算法,因此HotRank能够很好的提高大数据服务检索结果的准确度,实现了通过提高用户体验来提高大数据服务能力.(第五章)

(4)针对大数据服务中对服务快速响应的要求,本文提出了一种基于数据热度识别的混合预取算法(Hybrid Prefetch Algorithm, HPA).通过分析用户数据操作记录建立数据热度判定规则,根据动态和静态预取规则获得预取候选数据,最后将预取数据置入缓存.仿真实验结果显示,HPA的预取平均命中率为55%,平均准确率为43%,这表明该算法具有很好的用户操作数据预测和优化能力,同时也从服务效率方面优化了大数据服务能力.同时,基于HPA的分布式持久化缓存存储架构已在国家免费孕前优生健康检查管理信息系统中进行了应用,验证了其有效性.(第五章)

本论文的研究内容作为“十一五”国家科技支撑计划项目“安全可信的电信级生殖健康服务运营支撑体系关键技术研究”(编号：2008BAH24B04)和教育部-中国移动科研基金项目“面向互联网的业务支撑系统关键技术及方案研究”(编号：MCM20123031)的部分成果,己在实际运营的“国家孕前免费健康检查管理信息系统”中应用,帮助其实现了从人口计生领域数据采集到跨域人口计生大数据的共享和可视分析服务化的演进,为电子政务云计算国家工程实验室“电子政务云计算数据服务平台”建设提供了有效的解决方案和工程实践指导.

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