【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第2期 432-435页,共4页

【作 者】： 王小英 ; 白灵 ; 孙晓玲 ; 郭娜

【摘 要】 研究弱关联数据库字符型密文检索优化问题。对于加密后的字符型关系数据库，由于字符型密文数据关联性较弱，原有明文字符顺序性特征也会被弱化，给查询操作带来了极大的困难。传统的字符型数据库密文检索模型，无法全面分析加密后的密文字符的排名大小以及概率值大小，获取的字符型密文检索在语义上具有歧义性，效率低。提出采用模糊粗糙集的弱关联字符型数据密文检索模型。提取字符型数据的属性特征，从而为密文检索提供依据。根据模糊粗糙集相关理论，建立密文目标匹配度检索机制，对弱关联字符型数据进行密文检索。实验结果表明，利用改进算法进行字符型密文检索，能够在字符型数据关联性较差的情况下准确的检索到目标对象，有效的提高检索过程中的查全率和查准率，从而满足不同领域对于信息的需求。