杨柳
- 作品数：59 被引量：135H指数：6
- 供职机构：广西大学计算机与电子信息学院更多>>
- 发文基金：广西大学科研基金广西壮族自治区自然科学基金广西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学电子电信更多>>
- 以能力培养为核心的程序设计课程教学研究与探索被引量：6
- 2008年
- 程序设计能力培养对计算机与信息技术类专业人才素质培养是至关重要的。分析计算机程序设计教学的现状与存在问题,提出以能力培养为核心,"边学理论、边做实践,学以致用,重实际编程能力培养"的教学改革思路,介绍了具体的实施方法和教学效果。
- 李陶深杨柳张锦雄陈秋莲
- 关键词：程序设计编程能力教学方法
- 基于P2P网络的分布式聚类算法研究分析被引量：2
- 2009年
- 在简要介绍传统聚类方法的基础上,从算法思想方面对近年来提出的分布式聚类算法、P2P网络上比较有代表性的聚类算法进行分析和评述,以期为进一步研究P2P网络环境下的聚类分析和数据挖掘方法提供有益的参考.
- 杨柳钟诚陆向艳
- 关键词：聚类分布式P2P网络
- JXTA CMS搜索技术的研究被引量：1
- 2005年
- 传统的信息检索技术已经无法容纳Intemet上以指数形式增长的海量信息,P2P(Peer-to=Peer,对等网)应用程序采用了新的技术来检索Intemet上的文件和信息.JXTA是一个用来解决P2P计算的开放式网络平台,JXTA内容管理服务(Content Management Service,CMS)采用了一种实时化的方法来搜索自己想要的资源,以便对等节点(Peer)共享和下载内容.本文介绍CMS的简单搜索和基于Metadata的搜索技术,并着重研究CMS分布式搜索技术.
- 陆宇旻杨柳
- 关键词：JXTA搜索技术CMS信息检索技术指数形式实时化
- 基于P2P网络的分布式聚类算法研究分析
- 在简要介绍传统聚类方法的基础上,从算法思想方面对近年来提出的分布式聚类算法、P2P网络上比较有代表性的聚类算法进行分析和评述,以期为进一步研究P2P网络环境下的聚类分析和数据挖掘方法提供有益的参考.
- 杨柳钟诚陆向艳
- 关键词：对等网络数据挖掘分布式聚类算法
- 文献传递
- 基于威胁分析的网站安全风险评估方法
- 提出了一种基于威胁分析的网站安全风险评估方法。该方法以威胁发生可能性和威胁产生后果损失为参数计算安全风险值,采用模糊评判法对参数进行定量计算。实例分析结果表明该方法准确、简单,具有较好的实际效果。
- 陆向艳钟诚杨柳
- 关键词：风险评估模糊评判法网站安全
- 文献传递
- 浅谈循环结构的教学
- 2007年
- 针对程序设计语言中三大基本结构之一的循环结构,从两个方面探讨了循环结构的教学,阐述了如何让学生迅速掌握循环结构内涵的方法,归纳出需要用到循环结构编程的常见问题并给出相应的编程思路.
- 杨柳华蓓
- 关键词：程序设计编程思路
- 一种高效的安全数据包过滤算法被引量：2
- 2012年
- 基于网络编码技术,通过计算收到的数据包的线性相关性来判断其是否为非创新包,并检测它们是否为污染包,以阻止恶意节点的攻击行为,提出一个抗熵攻击和污染攻击的数据包过滤算法.分析和实验结果表明,给出的数据包过滤算法安全,并且能有效减少网络负载、提高传输效率.
- 杨柳钟诚吕婉琪张莹唐印浒姬鑫
- 关键词：网络编码数据分发污染攻击
- 一种基于PKI的企业即时通信安全方案被引量：3
- 2008年
- 企业即时通信系统是即时通信技术在企业中的一种应用,面临计算机病毒,身份识别、数据机密性、真实性、完整性和不可否认性等安全问题。PKI是基于公钥理论和技术的基础安全平台。本文设计了一种基于PKI的企业即时通信系统安全架构,并采用ECC公钥密码体制、IDEA对称密码体制和HASH-1消息摘要算法,给出基于该架构的EIM系统身份认证、数据加密、数字签名等安全问题的解决方案。
- 陆向艳钟诚杨柳
- 关键词：PKI身份认证数据加密数字签名
- 基于MapReduce的改进K-Medoids并行算法被引量：4
- 2014年
- K-Medoids算法具有不同层次的并行性,计算粒度不同对并行算法效率有较大影响。基于K-Medoids的并行计算特点,提出了一个改进的K-Medoids并行算法,该算法基于MapReduce模型,通过适当增加计算粒度,降低了通信消耗占比。实验结果表明,改进的并行算法与其他已有算法相比,加速比与运行效率有显著提高。
- 李静滨杨柳陈宁江
- 通过计算影响权值实现敏感序列模式隐藏被引量：3
- 2010年
- 基于隐私保护的数据挖掘是近年来数据挖掘领域的研究热点之一.提出一个基于数据清洗的敏感序列模式隐藏算法,它通过计算事务组影响权值,选取对非敏感序列模式影响最小的事务组进行清洗,从而在确保隐藏敏感序列模式的同时,尽量减少对非敏感模式集的影响.对不同稠密度和不同规模数据集的实验结果表明,该算法既实现了对敏感模式的保护又具有较低的误隐藏率,并且当数据集大小变化时,序列数据库相异度没有明显改变.
- 华蓓钟诚黄肇明杨柳
- 关键词：隐私保护知识隐藏序列模式挖掘数据清洗
