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【2h】

New Multi-Keyword Ciphertext Search Method for Sensor Network Cloud Platforms

机译：传感器网络云平台的多关键字密文搜索新方法

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摘要

This paper proposed a multi-keyword ciphertext search, based on an improved-quality hierarchical clustering (MCS-IQHC) method. MCS-IQHC is a novel technique, which is tailored to work with encrypted data. It has improved search accuracy and can self-adapt when performing multi-keyword ciphertext searches on privacy-protected sensor network cloud platforms. Document vectors are first generated by combining the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) weight factor and the vector space model (VSM). The improved quality hierarchical clustering (IQHC) algorithm then generates document vectors, document indices, and cluster indices, which are encrypted via the k-nearest neighbor algorithm (KNN). MCS-IQHC then returns the top-k search result. A series of experiments proved that the proposed method had better searching efficiency and accuracy in high-privacy sensor cloud network environments, compared to other state-of-the-art methods.
机译：本文提出了一种基于改进质量层次聚类（MCS-IQHC）方法的多关键字密文搜索。 MCS-IQHC是一种新颖的技术，专为处理加密数据而设计。它提高了搜索准确性，并且可以在受隐私保护的传感器网络云平台上执行多关键字密文搜索时进行自适应。首先通过组合术语频率-逆文档频率（TF-IDF）权重因子和向量空间模型（VSM）来生成文档向量。然后，改进的质量层次聚类（IQHC）算法将生成文档向量，文档索引和聚类索引，这些文档向量将通过k最近邻居算法（KNN）进行加密。然后，MCS-IQHC返回前k个搜索结果。一系列实验证明，与其他最新方法相比，该方法在高隐私传感器云网络环境中具有更好的搜索效率和准确性。

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