支持动态数据的多关键词排序密文检索方案

"这篇论文《基于多关键词排序的动态数据密文检索方案》由黄强和罗守山共同撰写，探讨了在云计算环境下如何解决密文检索中的多关键字排序和动态数据检索问题，以提高搜索的准确性和效率。" 本文针对当前云计算中密文检索方案存在的局限性，即不支持多关键字查询以及对动态数据处理不足，提出了一种新的解决方案。该方案的核心思想是通过构建文档的特征向量，并为每个关键词分配相应的权重。这一步骤有助于精确地表示文档内容，提升检索的准确性。 在这一过程中，研究人员引入了TF-ICF（Term Frequency-Inverse Collection Frequency）算法，这是一种用于信息检索和文本挖掘的统计方法。TF-ICF结合了词频（Term Frequency, TF）和逆集合频率（Inverse Collection Frequency, ICF），能够更好地反映关键词在整个数据集中的重要性。利用TF-ICF生成的索引，方案能有效地处理动态数据，即数据频繁变化的场景，确保了检索的实时性和适应性。 在实现过程中，首先根据文档中的关键词构建特征向量，确定关键词的权重，这一步有助于识别文档的主题和重要信息。接着，利用TF-ICF模型生成支持动态数据的索引，这个索引可以快速定位到包含特定关键词的文档。最后，通过对文档相似性的计算，按照相似性大小返回给用户最相关的检索结果，从而提高用户的查询体验和满意度。 实验结果显示，该方案成功地支持了对动态数据的检索，并且显著提升了检索速率和准确度。这表明该方案具有较高的实用价值，尤其对于云计算环境中的隐私保护和数据安全有着重要的应用前景。 关键词包括：云计算、密文检索、多关键字排序、动态数据。论文的分类号为：TP309.215，表明它属于计算机科学与技术领域的信息安全研究。作者之一罗守山作为通信联系人，他的专业领域是密码学，这进一步证实了该研究在保障数据隐私和安全方面的专业性。