本發(fā)明涉及公共交通領(lǐng)域，具體涉及基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著信息技術(shù)的發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的普及，數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，公共交通信息數(shù)據(jù)也急劇增長。云計(jì)算技術(shù)的提出與發(fā)展為公共交通信息數(shù)據(jù)的處理開辟了新的路徑。云計(jì)算平臺(tái)能夠向用戶提供強(qiáng)大的計(jì)算服務(wù)，用戶僅通過Web瀏覽器便可進(jìn)行公共交通信息查詢，最終由平臺(tái)反饋查詢結(jié)果。目前對(duì)公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)研究還處于起步階段，基于云計(jì)算的公告交通服務(wù)查詢系統(tǒng)亟待開發(fā)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述問題，本發(fā)明提供基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：

基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)，包括公共交通信息系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)，其特征是，通過分布式的車載數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)公共交通網(wǎng)絡(luò)中的每一行駛公交車輛完整的路徑信息，并以此為基礎(chǔ)通過公交車輛之間的短距離無線通信交換各自已經(jīng)過處理和優(yōu)化的交通信息，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)交通信息在公共交通體系內(nèi)的實(shí)時(shí)傳播，形成有別于傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)的無須集中處理、發(fā)送中心的便可自行組織為一體的公共交通信息系統(tǒng)體系；在此系統(tǒng)中，每一在公共交通網(wǎng)絡(luò)中(帶有相應(yīng)設(shè)備的)行駛車輛存貯其途經(jīng)的路徑和相關(guān)的交通信息，當(dāng)進(jìn)入到可以與鄰近的(帶有相應(yīng)設(shè)備的)公交車輛進(jìn)行短距離無線通信的范圍時(shí)，之間建立通信聯(lián)絡(luò)，并交換彼此數(shù)據(jù)庫中的最新交通信息，在接受到這些信息后，對(duì)比其數(shù)據(jù)庫中已有的交通信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新從而掌握最新的實(shí)時(shí)交通信息，這些更新后的實(shí)時(shí)交通信息將會(huì)在其下一次與相鄰公交車輛的短距離車輛間的無線通信中被發(fā)送個(gè)其它公交車輛。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包產(chǎn)生反應(yīng)其行駛過路段的交通信息。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包的方法為路段行駛結(jié)束與時(shí)間門檻混合法，即在車輛行駛完成一路段時(shí)生成反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包，如果在駛?cè)朐撀范纬^特定時(shí)間門檻仍未離開該路段時(shí)則根據(jù)其已行駛的部分路段狀況推廣至整個(gè)路段并產(chǎn)生反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包。

本發(fā)明的有益效果為：

1、設(shè)置信息共享服務(wù)平臺(tái)，有效解決了集中式服務(wù)管理造成的壓力集中，大量服務(wù)難以管理等問題；

2、設(shè)置信息存儲(chǔ)模塊，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，不需要了解具體的存儲(chǔ)設(shè)備信息，不需要考慮數(shù)據(jù)備份和冗余等問題，節(jié)約了時(shí)間成本和存儲(chǔ)成本；

3、設(shè)置服務(wù)分類管理模塊，通過創(chuàng)建服務(wù)目錄，解決了以往檢索準(zhǔn)確率低和耗費(fèi)時(shí)間長的問題；

4、設(shè)置服務(wù)查詢檢索模塊，采用向量檢索算法，提高了檢索精確度，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)名稱和服務(wù)功能相匹配的檢索；

5、設(shè)置信息安全服務(wù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)安全處理層和數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，提高了信息安全度；

6、在平臺(tái)部署層中設(shè)置訪問安全控制模塊，大大提高了信息安全大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的安全性。

附圖說明

利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖。

附圖標(biāo)記：平臺(tái)接口層-10；平臺(tái)管理層20；平臺(tái)部署層30；數(shù)據(jù)安全處理層40；數(shù)據(jù)服務(wù)層50；信息存儲(chǔ)模塊21；服務(wù)分類模塊22；服務(wù)查詢檢索模塊23；訪問安全控制模塊31。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

實(shí)施例1

參見圖1，本實(shí)施例的基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)，包括公共交通信息系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)，其特征是，通過分布式的車載數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)公共交通網(wǎng)絡(luò)中的每一行駛公交車輛完整的路徑信息，并以此為基礎(chǔ)通過公交車輛之間的短距離無線通信交換各自已經(jīng)過處理和優(yōu)化的交通信息，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)交通信息在公共交通體系內(nèi)的實(shí)時(shí)傳播，形成有別于傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)的無須集中處理、發(fā)送中心的便可自行組織為一體的公共交通信息系統(tǒng)體系；在此系統(tǒng)中，每一在公共交通網(wǎng)絡(luò)中(帶有相應(yīng)設(shè)備的)行駛車輛存貯其途經(jīng)的路徑和相關(guān)的交通信息，當(dāng)進(jìn)入到可以與鄰近的(帶有相應(yīng)設(shè)備的)公交車輛進(jìn)行短距離無線通信的范圍時(shí)，之間建立通信聯(lián)絡(luò)，并交換彼此數(shù)據(jù)庫中的最新交通信息，在接受到這些信息后，對(duì)比其數(shù)據(jù)庫中已有的交通信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新從而掌握最新的實(shí)時(shí)交通信息，這些更新后的實(shí)時(shí)交通信息將會(huì)在其下一次與相鄰公交車輛的短距離車輛間的無線通信中被發(fā)送個(gè)其它公交車輛。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包產(chǎn)生反應(yīng)其行駛過路段的交通信息。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包的方法為路段行駛結(jié)束與時(shí)間門檻混合法，即在車輛行駛完成一路段時(shí)生成反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包，如果在駛?cè)朐撀范纬^特定時(shí)間門檻仍未離開該路段時(shí)則根據(jù)其已行駛的部分路段狀況推廣至整個(gè)路段并產(chǎn)生反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包。

優(yōu)選地，服務(wù)系統(tǒng)包括信息共享服務(wù)平臺(tái)和信息安全服務(wù)平臺(tái)，所述信息共享服務(wù)平臺(tái)包括平臺(tái)接口層10、平臺(tái)管理層20和平臺(tái)部署層30，所述信息安全服務(wù)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)安全處理層40和數(shù)據(jù)服務(wù)層50；

所述平臺(tái)接口層10通過對(duì)外提供統(tǒng)一的接口，實(shí)現(xiàn)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)布、查詢和獲??；

所述平臺(tái)管理層20用于管理由數(shù)據(jù)安全處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，包括依次連接的信息存儲(chǔ)模塊21、服務(wù)分類管理模塊22和服務(wù)查詢檢索模塊23：

(1)信息存儲(chǔ)模塊21，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，形成虛擬的存儲(chǔ)資源池并協(xié)調(diào)配置存儲(chǔ)資源；

(2)服務(wù)分類管理模塊22，用于對(duì)具有相似特征的服務(wù)進(jìn)行分類并形成服務(wù)目錄，采用的算法為：

設(shè)有服務(wù)集F＝{f₁,…,f_n}，服務(wù)集中的每個(gè)服務(wù)用m個(gè)屬性來描述，則有f_i＝(f_i1,…,f_im)，f_i∈R^m，其中，R表示實(shí)數(shù)，m的取值范圍為[4,8]，i＝1,…,n；

step1確定聚類個(gè)數(shù)k，隨機(jī)選擇k個(gè)對(duì)象{t₁,…,t_k}作為聚類中心，則有T_j＝(t_j1,…,t_jm)，t_j∈R^m，其中，j＝1,…,k；

step2對(duì)于每個(gè)服務(wù)f_i，計(jì)算其相對(duì)應(yīng)分類：

$c_i=\arg \underset{j}{\max }\frac{{\Σ}_{l=1}^m(f_{il}\×t_{jl})}{\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{f}_{il}^2}\×\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{t}_{il}^2}}$

式中，c_i表示服務(wù)f_i與k個(gè)類中距離最近的類，當(dāng)滿足條件的c_i不止一個(gè)，則服務(wù)f_i同時(shí)對(duì)應(yīng)多個(gè)分類；

step3對(duì)于每個(gè)聚類j，重新計(jì)算該類的聚類中心：

當(dāng)聚類j中含有的服務(wù)均只屬于一類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

當(dāng)聚類j中有服務(wù)同時(shí)屬于w個(gè)分類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i-{\Σ}_{i=1}^n\frac{w-1}{w}\{c_i=j_w\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

式中，{c_i＝j(luò)}表示對(duì)應(yīng)于聚類j的服務(wù)，{c_i＝j(luò)_w}表示服務(wù)同時(shí)對(duì)應(yīng)于w個(gè)聚類，其中2≤w≤k；

step4重復(fù)step2和step3，前后兩次聚類中心的距離d＝||t_j后-t_j前||，t_j后為后一次聚類中心，t_j前為前一次聚類中心，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用設(shè)定閾值T，當(dāng)滿足d＜T時(shí)，停止聚類；

利用上述算法，在服務(wù)類內(nèi)繼續(xù)聚類可以細(xì)化服務(wù)分類，在一級(jí)目錄的基礎(chǔ)上形成多級(jí)目錄；

(3)服務(wù)查詢檢索模塊23，用于在海量信息中精確找到需要的信息，從而完成信息檢索，采用的算法為：

step1對(duì)于服務(wù)集中的服務(wù)f_i，若包含特征詞C₁,…,C_q，確定相應(yīng)特征詞權(quán)值δ₁,…,δ_q，tC_q表示特征詞C_q在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_q表示服務(wù)集中包含特征詞C_q的服務(wù)數(shù)，則服務(wù)用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{f_i}=({\mathrm{\δ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\δ}}_q)$

step2對(duì)于檢索請(qǐng)求A_i中包含表示服務(wù)的特征詞C₁,…,C_s，并確定相應(yīng)特征詞權(quán)值σ₁,…,σ_s，tC_s表示特征詞C_s在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，maxtC_s表示特征詞C_s在所有服務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)的最大值，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_s表示服務(wù)集中包含特征詞C_s的服務(wù)數(shù)，則檢索請(qǐng)求用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{A_i}=({\mathrm{\σ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\σ}}_s)$

step3確定特征詞空間特征詞個(gè)數(shù)d，將服務(wù)和檢索請(qǐng)求向量標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)服務(wù)和檢索請(qǐng)求中沒有的特征詞，其相應(yīng)的權(quán)值為0，此時(shí)有求和歐式距離，按照從小到大的順序?qū)⒎?wù)提供給用戶；

所述平臺(tái)部署層30用于建立服務(wù)管理中心，部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，采用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器對(duì)服務(wù)信息進(jìn)行保存，并提供客戶使用；

所述數(shù)據(jù)安全處理層40，連接平臺(tái)接口層和平臺(tái)管理層，用于將平臺(tái)接口層中用戶發(fā)布的數(shù)據(jù)利用自生成的數(shù)據(jù)集密鑰加密后進(jìn)行備份并上傳給所述平臺(tái)管理層，同時(shí)提取、上傳數(shù)據(jù)的元信息，并利用自生成的元信息密鑰對(duì)提取的元信息加密后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層、利用主密鑰加密所述數(shù)據(jù)集密鑰和所述元信息密鑰后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層；

所述數(shù)據(jù)服務(wù)層50，連接數(shù)據(jù)安全處理層和平臺(tái)部署層，用于存儲(chǔ)所述數(shù)據(jù)安全處理層加密上傳的元信息和密鑰信息，并通過平臺(tái)部署層提供數(shù)據(jù)集訪問支持，以及密文檢索和數(shù)據(jù)驗(yàn)證服務(wù)支持。

進(jìn)一步地，所述平臺(tái)部署層30包括訪問安全控制模塊31，所述訪問安全控制模塊31包括訪問權(quán)限控制單元、數(shù)據(jù)訪問流量控制單元、數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元和敏感信息訪問控制單元；所述數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制單元用于控制用戶的訪問權(quán)限，所述數(shù)據(jù)訪問流量控制單元用于控制用戶訪問數(shù)據(jù)的流量，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元用于對(duì)數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行加密和安全認(rèn)證控制，所述敏感信息訪問控制單元用于對(duì)訪問敏感信息的行為進(jìn)行監(jiān)控并予以告警，以及針對(duì)異常訪問的操作進(jìn)行限制。

其中，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元中，對(duì)于安全認(rèn)證控制，包括基于虹膜識(shí)別加口令的安全認(rèn)證和基于指紋識(shí)別加密鑰的安全認(rèn)證。

其中，所述云信息包括數(shù)據(jù)集名字、數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)集關(guān)鍵詞。

本實(shí)施例設(shè)置信息共享服務(wù)平臺(tái)，有效解決了集中式服務(wù)管理造成的壓力集中，大量服務(wù)難以管理等問題；設(shè)置信息存儲(chǔ)模塊，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，不需要了解具體的存儲(chǔ)設(shè)備信息，不需要考慮數(shù)據(jù)備份和冗余等問題，節(jié)約了時(shí)間成本和存儲(chǔ)成本；設(shè)置信息安全服務(wù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)安全處理層和數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，提高了信息安全度；在平臺(tái)部署層中設(shè)置訪問安全控制模塊，大大提高了信息安全大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的安全性；設(shè)置服務(wù)分類管理模塊，通過創(chuàng)建服務(wù)目錄，解決了以往檢索準(zhǔn)確率低和耗費(fèi)時(shí)間長的問題，并設(shè)置服務(wù)查詢檢索模塊，采用向量檢索算法，提高了檢索精確度，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)名稱和服務(wù)功能相匹配的檢索，其中服務(wù)集中的描述每個(gè)服務(wù)的屬性數(shù)目m取值為4，檢索準(zhǔn)確率相對(duì)提高了0.4％，效率相對(duì)提高了0.5％。

實(shí)施例2

參見圖1，本實(shí)施例的基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)，包括公共交通信息系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)，其特征是，通過分布式的車載數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)公共交通網(wǎng)絡(luò)中的每一行駛公交車輛完整的路徑信息，并以此為基礎(chǔ)通過公交車輛之間的短距離無線通信交換各自已經(jīng)過處理和優(yōu)化的交通信息，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)交通信息在公共交通體系內(nèi)的實(shí)時(shí)傳播，形成有別于傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)的無須集中處理、發(fā)送中心的便可自行組織為一體的公共交通信息系統(tǒng)體系；在此系統(tǒng)中，每一在公共交通網(wǎng)絡(luò)中(帶有相應(yīng)設(shè)備的)行駛車輛存貯其途經(jīng)的路徑和相關(guān)的交通信息，當(dāng)進(jìn)入到可以與鄰近的(帶有相應(yīng)設(shè)備的)公交車輛進(jìn)行短距離無線通信的范圍時(shí)，之間建立通信聯(lián)絡(luò)，并交換彼此數(shù)據(jù)庫中的最新交通信息，在接受到這些信息后，對(duì)比其數(shù)據(jù)庫中已有的交通信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新從而掌握最新的實(shí)時(shí)交通信息，這些更新后的實(shí)時(shí)交通信息將會(huì)在其下一次與相鄰公交車輛的短距離車輛間的無線通信中被發(fā)送個(gè)其它公交車輛。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包產(chǎn)生反應(yīng)其行駛過路段的交通信息。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包的方法為路段行駛結(jié)束與時(shí)間門檻混合法，即在車輛行駛完成一路段時(shí)生成反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包，如果在駛?cè)朐撀范纬^特定時(shí)間門檻仍未離開該路段時(shí)則根據(jù)其已行駛的部分路段狀況推廣至整個(gè)路段并產(chǎn)生反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包。

優(yōu)選地，服務(wù)系統(tǒng)包括信息共享服務(wù)平臺(tái)和信息安全服務(wù)平臺(tái)，所述信息共享服務(wù)平臺(tái)包括平臺(tái)接口層10、平臺(tái)管理層20和平臺(tái)部署層30，所述信息安全服務(wù)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)安全處理層40和數(shù)據(jù)服務(wù)層50；

所述平臺(tái)接口層10通過對(duì)外提供統(tǒng)一的接口，實(shí)現(xiàn)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)布、查詢和獲??；

所述平臺(tái)管理層20用于管理由數(shù)據(jù)安全處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，包括依次連接的信息存儲(chǔ)模塊21、服務(wù)分類管理模塊22和服務(wù)查詢檢索模塊23：

(1)信息存儲(chǔ)模塊21，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，形成虛擬的存儲(chǔ)資源池并協(xié)調(diào)配置存儲(chǔ)資源；

(2)服務(wù)分類管理模塊22，用于對(duì)具有相似特征的服務(wù)進(jìn)行分類并形成服務(wù)目錄，采用的算法為：

設(shè)有服務(wù)集F＝{f₁,…,f_n}，服務(wù)集中的每個(gè)服務(wù)用m個(gè)屬性來描述，則有f_i＝(f_i1,…,f_im)，f_i∈R^m，其中，R表示實(shí)數(shù)，m的取值范圍為[4,8]，i＝1,…,n；

step1確定聚類個(gè)數(shù)k，隨機(jī)選擇k個(gè)對(duì)象{t₁,…,t_k}作為聚類中心，則有t_j＝(t_j1,…,t_jm)，t_j∈R^m，其中，j＝1,…,k；

step2對(duì)于每個(gè)服務(wù)f_i，計(jì)算其相對(duì)應(yīng)分類：

$c_i=\arg \underset{j}{\max }\frac{{\Σ}_{l=1}^m(f_{il}\×t_{jl})}{\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{f}_{il}^2}\×\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{t}_{il}^2}}$

式中，c_i表示服務(wù)f_i與k個(gè)類中距離最近的類，當(dāng)滿足條件的c_i不止一個(gè)，則服務(wù)f_i同時(shí)對(duì)應(yīng)多個(gè)分類；

step3對(duì)于每個(gè)聚類j，重新計(jì)算該類的聚類中心：

當(dāng)聚類j中含有的服務(wù)均只屬于一類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

當(dāng)聚類j中有服務(wù)同時(shí)屬于w個(gè)分類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i-{\Σ}_{i=1}^n\frac{w-1}{w}\{c_i=j_w\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

式中，{c_i＝j(luò)}表示對(duì)應(yīng)于聚類j的服務(wù)，{c_i＝j(luò)_w}表示服務(wù)同時(shí)對(duì)應(yīng)于w個(gè)聚類，其中2≤w≤k；

step4重復(fù)step2和step3，前后兩次聚類中心的距離d＝||t_j后-t_j前||，t_j后為后一次聚類中心，t_j前為前一次聚類中心，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用設(shè)定閾值T，當(dāng)滿足d＜T時(shí)，停止聚類；

利用上述算法，在服務(wù)類內(nèi)繼續(xù)聚類可以細(xì)化服務(wù)分類，在一級(jí)目錄的基礎(chǔ)上形成多級(jí)目錄；

(3)服務(wù)查詢檢索模塊23，用于在海量信息中精確找到需要的信息，從而完成信息檢索，采用的算法為：

step1對(duì)于服務(wù)集中的服務(wù)f_i，若包含特征詞C₁,…,C_q，確定相應(yīng)特征詞權(quán)值δ₁,…,δ_q，tC_q表示特征詞C_q在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_q表示服務(wù)集中包含特征詞C_q的服務(wù)數(shù)，則服務(wù)用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{f_i}=({\mathrm{\δ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\δ}}_q)$

step2對(duì)于檢索請(qǐng)求A_i中包含表示服務(wù)的特征詞C₁,…,C_s，并確定相應(yīng)特征詞權(quán)值σ₁,…,σ_s，tC_s表示特征詞C_s在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，maxtC_s表示特征詞C_s在所有服務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)的最大值，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_s表示服務(wù)集中包含特征詞C_s的服務(wù)數(shù)，則檢索請(qǐng)求用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{A_i}=({\mathrm{\σ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\σ}}_s)$

step3確定特征詞空間特征詞個(gè)數(shù)d，將服務(wù)和檢索請(qǐng)求向量標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)服務(wù)和檢索請(qǐng)求中沒有的特征詞，其相應(yīng)的權(quán)值為0，此時(shí)有求和歐式距離，按照從小到大的順序?qū)⒎?wù)提供給用戶；

所述平臺(tái)部署層30用于建立服務(wù)管理中心，部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，采用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器對(duì)服務(wù)信息進(jìn)行保存，并提供客戶使用；

所述數(shù)據(jù)安全處理層40，連接平臺(tái)接口層和平臺(tái)管理層，用于將平臺(tái)接口層中用戶發(fā)布的數(shù)據(jù)利用自生成的數(shù)據(jù)集密鑰加密后進(jìn)行備份并上傳給所述平臺(tái)管理層，同時(shí)提取、上傳數(shù)據(jù)的元信息，并利用自生成的元信息密鑰對(duì)提取的元信息加密后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層、利用主密鑰加密所述數(shù)據(jù)集密鑰和所述元信息密鑰后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層；

所述數(shù)據(jù)服務(wù)層50，連接數(shù)據(jù)安全處理層和平臺(tái)部署層，用于存儲(chǔ)所述數(shù)據(jù)安全處理層加密上傳的元信息和密鑰信息，并通過平臺(tái)部署層提供數(shù)據(jù)集訪問支持，以及密文檢索和數(shù)據(jù)驗(yàn)證服務(wù)支持。

進(jìn)一步地，所述平臺(tái)部署層30包括訪問安全控制模塊31，所述訪問安全控制模塊31包括訪問權(quán)限控制單元、數(shù)據(jù)訪問流量控制單元、數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元和敏感信息訪問控制單元；所述數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制單元用于控制用戶的訪問權(quán)限，所述數(shù)據(jù)訪問流量控制單元用于控制用戶訪問數(shù)據(jù)的流量，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元用于對(duì)數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行加密和安全認(rèn)證控制，所述敏感信息訪問控制單元用于對(duì)訪問敏感信息的行為進(jìn)行監(jiān)控并予以告警，以及針對(duì)異常訪問的操作進(jìn)行限制。

其中，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元中，對(duì)于安全認(rèn)證控制，包括基于虹膜識(shí)別加口令的安全認(rèn)證和基于指紋識(shí)別加密鑰的安全認(rèn)證。

其中，所述云信息包括數(shù)據(jù)集名字、數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)集關(guān)鍵詞。

本實(shí)施例設(shè)置信息共享服務(wù)平臺(tái)，有效解決了集中式服務(wù)管理造成的壓力集中，大量服務(wù)難以管理等問題；設(shè)置信息存儲(chǔ)模塊，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，不需要了解具體的存儲(chǔ)設(shè)備信息，不需要考慮數(shù)據(jù)備份和冗余等問題，節(jié)約了時(shí)間成本和存儲(chǔ)成本；設(shè)置信息安全服務(wù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)安全處理層和數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，提高了信息安全度；在平臺(tái)部署層中設(shè)置訪問安全控制模塊，大大提高了信息安全大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的安全性；設(shè)置服務(wù)分類管理模塊，通過創(chuàng)建服務(wù)目錄，解決了以往檢索準(zhǔn)確率低和耗費(fèi)時(shí)間長的問題，并設(shè)置服務(wù)查詢檢索模塊，采用向量檢索算法，提高了檢索精確度，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)名稱和服務(wù)功能相匹配的檢索，其中服務(wù)集中的描述每個(gè)服務(wù)的屬性數(shù)目m取值為5，檢索準(zhǔn)確率相對(duì)提高了0.45％，效率相對(duì)提高了0.4％。

實(shí)施例3

參見圖1，本實(shí)施例的基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)，包括公共交通信息系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)，其特征是，通過分布式的車載數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)公共交通網(wǎng)絡(luò)中的每一行駛公交車輛完整的路徑信息，并以此為基礎(chǔ)通過公交車輛之間的短距離無線通信交換各自已經(jīng)過處理和優(yōu)化的交通信息，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)交通信息在公共交通體系內(nèi)的實(shí)時(shí)傳播，形成有別于傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)的無須集中處理、發(fā)送中心的便可自行組織為一體的公共交通信息系統(tǒng)體系；在此系統(tǒng)中，每一在公共交通網(wǎng)絡(luò)中(帶有相應(yīng)設(shè)備的)行駛車輛存貯其途經(jīng)的路徑和相關(guān)的交通信息，當(dāng)進(jìn)入到可以與鄰近的(帶有相應(yīng)設(shè)備的)公交車輛進(jìn)行短距離無線通信的范圍時(shí)，之間建立通信聯(lián)絡(luò)，并交換彼此數(shù)據(jù)庫中的最新交通信息，在接受到這些信息后，對(duì)比其數(shù)據(jù)庫中已有的交通信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新從而掌握最新的實(shí)時(shí)交通信息，這些更新后的實(shí)時(shí)交通信息將會(huì)在其下一次與相鄰公交車輛的短距離車輛間的無線通信中被發(fā)送個(gè)其它公交車輛。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包產(chǎn)生反應(yīng)其行駛過路段的交通信息。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包的方法為路段行駛結(jié)束與時(shí)間門檻混合法，即在車輛行駛完成一路段時(shí)生成反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包，如果在駛?cè)朐撀范纬^特定時(shí)間門檻仍未離開該路段時(shí)則根據(jù)其已行駛的部分路段狀況推廣至整個(gè)路段并產(chǎn)生反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包。

優(yōu)選地，服務(wù)系統(tǒng)包括信息共享服務(wù)平臺(tái)和信息安全服務(wù)平臺(tái)，所述信息共享服務(wù)平臺(tái)包括平臺(tái)接口層10、平臺(tái)管理層20和平臺(tái)部署層30，所述信息安全服務(wù)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)安全處理層40和數(shù)據(jù)服務(wù)層50；

所述平臺(tái)接口層10通過對(duì)外提供統(tǒng)一的接口，實(shí)現(xiàn)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)布、查詢和獲??；

所述平臺(tái)管理層20用于管理由數(shù)據(jù)安全處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，包括依次連接的信息存儲(chǔ)模塊21、服務(wù)分類管理模塊22和服務(wù)查詢檢索模塊23：

(1)信息存儲(chǔ)模塊21，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，形成虛擬的存儲(chǔ)資源池并協(xié)調(diào)配置存儲(chǔ)資源；

(2)服務(wù)分類管理模塊22，用于對(duì)具有相似特征的服務(wù)進(jìn)行分類并形成服務(wù)目錄，采用的算法為：

設(shè)有服務(wù)集F＝{f₁,…,f_n}，服務(wù)集中的每個(gè)服務(wù)用m個(gè)屬性來描述，則有f_i＝(f_i1,…,f_im)，f_i∈R^m，其中，R表示實(shí)數(shù)，m的取值范圍為[4,8]，i＝1,…,n；

step1確定聚類個(gè)數(shù)k，隨機(jī)選擇k個(gè)對(duì)象{t₁,…,t_k}作為聚類中心，則有t_j＝(t_j1,…,t_jm)，t_j∈R^m，其中，j＝1,…,k；

step2對(duì)于每個(gè)服務(wù)f_i，計(jì)算其相對(duì)應(yīng)分類：

$c_i=\arg \underset{j}{\max }\frac{{\Σ}_{l=1}^m(f_{il}\×t_{jl})}{\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{f}_{il}^2}\×\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{t}_{il}^2}}$

式中，c_i表示服務(wù)f_i與k個(gè)類中距離最近的類，當(dāng)滿足條件的c_i不止一個(gè)，則服務(wù)f_i同時(shí)對(duì)應(yīng)多個(gè)分類；

step3對(duì)于每個(gè)聚類j，重新計(jì)算該類的聚類中心：

當(dāng)聚類j中含有的服務(wù)均只屬于一類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

當(dāng)聚類j中有服務(wù)同時(shí)屬于w個(gè)分類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i-{\Σ}_{i=1}^n\frac{w-1}{w}\{c_i=j_w\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

式中，{c_i＝j(luò)}表示對(duì)應(yīng)于聚類j的服務(wù)，{c_i＝j(luò)_w}表示服務(wù)同時(shí)對(duì)應(yīng)于w個(gè)聚類，其中2≤w≤k；

step4重復(fù)step2和step3，前后兩次聚類中心的距離d＝||t_j后-t_j前||，t_j后為后一次聚類中心，t_j前為前一次聚類中心，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用設(shè)定閾值T，當(dāng)滿足d＜T時(shí)，停止聚類；

利用上述算法，在服務(wù)類內(nèi)繼續(xù)聚類可以細(xì)化服務(wù)分類，在一級(jí)目錄的基礎(chǔ)上形成多級(jí)目錄；

(3)服務(wù)查詢檢索模塊23，用于在海量信息中精確找到需要的信息，從而完成信息檢索，采用的算法為：

step1對(duì)于服務(wù)集中的服務(wù)f_i，若包含特征詞C₁,…,C_q，確定相應(yīng)特征詞權(quán)值δ₁,…,δ_q，tC_q表示特征詞C_q在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_q表示服務(wù)集中包含特征詞C_q的服務(wù)數(shù)，則服務(wù)用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{f_i}=({\mathrm{\δ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\δ}}_q)$

step2對(duì)于檢索請(qǐng)求A_i中包含表示服務(wù)的特征詞C₁,…,C_s，并確定相應(yīng)特征詞權(quán)值σ₁,…,σ_s，tC_s表示特征詞C_s在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，maxtC_s表示特征詞C_s在所有服務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)的最大值，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_s表示服務(wù)集中包含特征詞C_s的服務(wù)數(shù)，則檢索請(qǐng)求用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{A_i}=({\mathrm{\σ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\σ}}_s)$

step3確定特征詞空間特征詞個(gè)數(shù)d，將服務(wù)和檢索請(qǐng)求向量標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)服務(wù)和檢索請(qǐng)求中沒有的特征詞，其相應(yīng)的權(quán)值為0，此時(shí)有求和歐式距離，按照從小到大的順序?qū)⒎?wù)提供給用戶；

所述平臺(tái)部署層30用于建立服務(wù)管理中心，部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，采用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器對(duì)服務(wù)信息進(jìn)行保存，并提供客戶使用；

所述數(shù)據(jù)安全處理層40，連接平臺(tái)接口層和平臺(tái)管理層，用于將平臺(tái)接口層中用戶發(fā)布的數(shù)據(jù)利用自生成的數(shù)據(jù)集密鑰加密后進(jìn)行備份并上傳給所述平臺(tái)管理層，同時(shí)提取、上傳數(shù)據(jù)的元信息，并利用自生成的元信息密鑰對(duì)提取的元信息加密后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層、利用主密鑰加密所述數(shù)據(jù)集密鑰和所述元信息密鑰后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層；

所述數(shù)據(jù)服務(wù)層50，連接數(shù)據(jù)安全處理層和平臺(tái)部署層，用于存儲(chǔ)所述數(shù)據(jù)安全處理層加密上傳的元信息和密鑰信息，并通過平臺(tái)部署層提供數(shù)據(jù)集訪問支持，以及密文檢索和數(shù)據(jù)驗(yàn)證服務(wù)支持。

進(jìn)一步地，所述平臺(tái)部署層30包括訪問安全控制模塊31，所述訪問安全控制模塊31包括訪問權(quán)限控制單元、數(shù)據(jù)訪問流量控制單元、數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元和敏感信息訪問控制單元；所述數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制單元用于控制用戶的訪問權(quán)限，所述數(shù)據(jù)訪問流量控制單元用于控制用戶訪問數(shù)據(jù)的流量，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元用于對(duì)數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行加密和安全認(rèn)證控制，所述敏感信息訪問控制單元用于對(duì)訪問敏感信息的行為進(jìn)行監(jiān)控并予以告警，以及針對(duì)異常訪問的操作進(jìn)行限制。

其中，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元中，對(duì)于安全認(rèn)證控制，包括基于虹膜識(shí)別加口令的安全認(rèn)證和基于指紋識(shí)別加密鑰的安全認(rèn)證。

其中，所述云信息包括數(shù)據(jù)集名字、數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)集關(guān)鍵詞。

本實(shí)施例設(shè)置信息共享服務(wù)平臺(tái)，有效解決了集中式服務(wù)管理造成的壓力集中，大量服務(wù)難以管理等問題；設(shè)置信息存儲(chǔ)模塊，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，不需要了解具體的存儲(chǔ)設(shè)備信息，不需要考慮數(shù)據(jù)備份和冗余等問題，節(jié)約了時(shí)間成本和存儲(chǔ)成本；設(shè)置信息安全服務(wù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)安全處理層和數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，提高了信息安全度；在平臺(tái)部署層中設(shè)置訪問安全控制模塊，大大提高了信息安全大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的安全性；設(shè)置服務(wù)分類管理模塊，通過創(chuàng)建服務(wù)目錄，解決了以往檢索準(zhǔn)確率低和耗費(fèi)時(shí)間長的問題，并設(shè)置服務(wù)查詢檢索模塊，采用向量檢索算法，提高了檢索精確度，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)名稱和服務(wù)功能相匹配的檢索，其中服務(wù)集中的描述每個(gè)服務(wù)的屬性數(shù)目m取值為6，檢索準(zhǔn)確率相對(duì)提高了0.6％，效率相對(duì)提高了0.35％。

實(shí)施例4

參見圖1，本實(shí)施例的基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)，包括公共交通信息系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)，其特征是，通過分布式的車載數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)公共交通網(wǎng)絡(luò)中的每一行駛公交車輛完整的路徑信息，并以此為基礎(chǔ)通過公交車輛之間的短距離無線通信交換各自已經(jīng)過處理和優(yōu)化的交通信息，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)交通信息在公共交通體系內(nèi)的實(shí)時(shí)傳播，形成有別于傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)的無須集中處理、發(fā)送中心的便可自行組織為一體的公共交通信息系統(tǒng)體系；在此系統(tǒng)中，每一在公共交通網(wǎng)絡(luò)中(帶有相應(yīng)設(shè)備的)行駛車輛存貯其途經(jīng)的路徑和相關(guān)的交通信息，當(dāng)進(jìn)入到可以與鄰近的(帶有相應(yīng)設(shè)備的)公交車輛進(jìn)行短距離無線通信的范圍時(shí)，之間建立通信聯(lián)絡(luò)，并交換彼此數(shù)據(jù)庫中的最新交通信息，在接受到這些信息后，對(duì)比其數(shù)據(jù)庫中已有的交通信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新從而掌握最新的實(shí)時(shí)交通信息，這些更新后的實(shí)時(shí)交通信息將會(huì)在其下一次與相鄰公交車輛的短距離車輛間的無線通信中被發(fā)送個(gè)其它公交車輛。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包產(chǎn)生反應(yīng)其行駛過路段的交通信息。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包的方法為路段行駛結(jié)束與時(shí)間門檻混合法，即在車輛行駛完成一路段時(shí)生成反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包，如果在駛?cè)朐撀范纬^特定時(shí)間門檻仍未離開該路段時(shí)則根據(jù)其已行駛的部分路段狀況推廣至整個(gè)路段并產(chǎn)生反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包。

優(yōu)選地，服務(wù)系統(tǒng)包括信息共享服務(wù)平臺(tái)和信息安全服務(wù)平臺(tái)，所述信息共享服務(wù)平臺(tái)包括平臺(tái)接口層10、平臺(tái)管理層20和平臺(tái)部署層30，所述信息安全服務(wù)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)安全處理層40和數(shù)據(jù)服務(wù)層50；

所述平臺(tái)接口層10通過對(duì)外提供統(tǒng)一的接口，實(shí)現(xiàn)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)布、查詢和獲??；

所述平臺(tái)管理層20用于管理由數(shù)據(jù)安全處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，包括依次連接的信息存儲(chǔ)模塊21、服務(wù)分類管理模塊22和服務(wù)查詢檢索模塊23：

(1)信息存儲(chǔ)模塊21，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，形成虛擬的存儲(chǔ)資源池并協(xié)調(diào)配置存儲(chǔ)資源；

(2)服務(wù)分類管理模塊22，用于對(duì)具有相似特征的服務(wù)進(jìn)行分類并形成服務(wù)目錄，采用的算法為：

設(shè)有服務(wù)集F＝{f₁,…,f_n}，服務(wù)集中的每個(gè)服務(wù)用m個(gè)屬性來描述，則有f_i＝(f_i1,…,f_im)，f_i∈R^m，其中，R表示實(shí)數(shù)，m的取值范圍為[4,8]，i＝1,…,n；

step1確定聚類個(gè)數(shù)k，隨機(jī)選擇k個(gè)對(duì)象{t₁,…,t_k}作為聚類中心，則有t_j＝(t_j1,…,t_jm)，t_j∈R^m，其中，j＝1,…,k；

step2對(duì)于每個(gè)服務(wù)fi_i，計(jì)算其相對(duì)應(yīng)分類：

$c_i=\arg \underset{j}{\max }\frac{{\Σ}_{l=1}^m(f_{il}\×t_{jl})}{\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{f}_{il}^2}\×\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{t}_{il}^2}}$

式中，c_i表示服務(wù)f_i與k個(gè)類中距離最近的類，當(dāng)滿足條件的c_i不止一個(gè)，則服務(wù)f_i同時(shí)對(duì)應(yīng)多個(gè)分類；

step3對(duì)于每個(gè)聚類j，重新計(jì)算該類的聚類中心：

當(dāng)聚類j中含有的服務(wù)均只屬于一類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

當(dāng)聚類j中有服務(wù)同時(shí)屬于w個(gè)分類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i-{\Σ}_{i=1}^n\frac{w-1}{w}\{c_i=j_w\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

式中，{c_i＝j(luò)}表示對(duì)應(yīng)于聚類j的服務(wù)，{c_i＝j(luò)_w}表示服務(wù)同時(shí)對(duì)應(yīng)于w個(gè)聚類，其中2≤w≤k；

step4重復(fù)step2和step3，前后兩次聚類中心的距離d＝||t_j后-t_j前||，t_j后為后一次聚類中心，t_j前為前一次聚類中心，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用設(shè)定閾值T，當(dāng)滿足d＜T時(shí)，停止聚類；

利用上述算法，在服務(wù)類內(nèi)繼續(xù)聚類可以細(xì)化服務(wù)分類，在一級(jí)目錄的基礎(chǔ)上形成多級(jí)目錄；

(3)服務(wù)查詢檢索模塊23，用于在海量信息中精確找到需要的信息，從而完成信息檢索，采用的算法為：

step1對(duì)于服務(wù)集中的服務(wù)f_i，若包含特征詞C₁,…,C_q，確定相應(yīng)特征詞權(quán)值δ₁,…,δ_q，tC_q表示特征詞C_q在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_q表示服務(wù)集中包含特征詞C_q的服務(wù)數(shù)，則服務(wù)用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{f_i}=({\mathrm{\δ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\δ}}_q)$

step2對(duì)于檢索請(qǐng)求A_i中包含表示服務(wù)的特征詞C₁,…,C_s，并確定相應(yīng)特征詞權(quán)值σ₁,…,σ_s，tC_s表示特征詞C_s在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，maxtC_s表示特征詞C_s在所有服務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)的最大值，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_s表示服務(wù)集中包含特征詞C_s的服務(wù)數(shù)，則檢索請(qǐng)求用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{A_i}=({\mathrm{\σ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\σ}}_s)$

step3確定特征詞空間特征詞個(gè)數(shù)d，將服務(wù)和檢索請(qǐng)求向量標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)服務(wù)和檢索請(qǐng)求中沒有的特征詞，其相應(yīng)的權(quán)值為0，此時(shí)有求和歐式距離，按照從小到大的順序?qū)⒎?wù)提供給用戶；

所述平臺(tái)部署層30用于建立服務(wù)管理中心，部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，采用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器對(duì)服務(wù)信息進(jìn)行保存，并提供客戶使用；

所述數(shù)據(jù)安全處理層40，連接平臺(tái)接口層和平臺(tái)管理層，用于將平臺(tái)接口層中用戶發(fā)布的數(shù)據(jù)利用自生成的數(shù)據(jù)集密鑰加密后進(jìn)行備份并上傳給所述平臺(tái)管理層，同時(shí)提取、上傳數(shù)據(jù)的元信息，并利用自生成的元信息密鑰對(duì)提取的元信息加密后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層、利用主密鑰加密所述數(shù)據(jù)集密鑰和所述元信息密鑰后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層；

所述數(shù)據(jù)服務(wù)層50，連接數(shù)據(jù)安全處理層和平臺(tái)部署層，用于存儲(chǔ)所述數(shù)據(jù)安全處理層加密上傳的元信息和密鑰信息，并通過平臺(tái)部署層提供數(shù)據(jù)集訪問支持，以及密文檢索和數(shù)據(jù)驗(yàn)證服務(wù)支持。

進(jìn)一步地，所述平臺(tái)部署層30包括訪問安全控制模塊31，所述訪問安全控制模塊31包括訪問權(quán)限控制單元、數(shù)據(jù)訪問流量控制單元、數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元和敏感信息訪問控制單元；所述數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制單元用于控制用戶的訪問權(quán)限，所述數(shù)據(jù)訪問流量控制單元用于控制用戶訪問數(shù)據(jù)的流量，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元用于對(duì)數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行加密和安全認(rèn)證控制，所述敏感信息訪問控制單元用于對(duì)訪問敏感信息的行為進(jìn)行監(jiān)控并予以告警，以及針對(duì)異常訪問的操作進(jìn)行限制。

其中，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元中，對(duì)于安全認(rèn)證控制，包括基于虹膜識(shí)別加口令的安全認(rèn)證和基于指紋識(shí)別加密鑰的安全認(rèn)證。

其中，所述云信息包括數(shù)據(jù)集名字、數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)集關(guān)鍵詞。

本實(shí)施例設(shè)置信息共享服務(wù)平臺(tái)，有效解決了集中式服務(wù)管理造成的壓力集中，大量服務(wù)難以管理等問題；設(shè)置信息存儲(chǔ)模塊，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，不需要了解具體的存儲(chǔ)設(shè)備信息，不需要考慮數(shù)據(jù)備份和冗余等問題，節(jié)約了時(shí)間成本和存儲(chǔ)成本；設(shè)置信息安全服務(wù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)安全處理層和數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，提高了信息安全度；在平臺(tái)部署層中設(shè)置訪問安全控制模塊，大大提高了信息安全大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的安全性；設(shè)置服務(wù)分類管理模塊，通過創(chuàng)建服務(wù)目錄，解決了以往檢索準(zhǔn)確率低和耗費(fèi)時(shí)間長的問題，并設(shè)置服務(wù)查詢檢索模塊，采用向量檢索算法，提高了檢索精確度，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)名稱和服務(wù)功能相匹配的檢索，其中服務(wù)集中的描述每個(gè)服務(wù)的屬性數(shù)目m取值為7，檢索準(zhǔn)確率相對(duì)提高了0.7％，效率相對(duì)提高了0.32％。

實(shí)施例5

參見圖1，本實(shí)施例的基于云計(jì)算的公共交通服務(wù)查詢系統(tǒng)，包括公共交通信息系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)，其特征是，通過分布式的車載數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)公共交通網(wǎng)絡(luò)中的每一行駛公交車輛完整的路徑信息，并以此為基礎(chǔ)通過公交車輛之間的短距離無線通信交換各自已經(jīng)過處理和優(yōu)化的交通信息，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路網(wǎng)交通信息在公共交通體系內(nèi)的實(shí)時(shí)傳播，形成有別于傳統(tǒng)交通信息系統(tǒng)的無須集中處理、發(fā)送中心的便可自行組織為一體的公共交通信息系統(tǒng)體系；在此系統(tǒng)中，每一在公共交通網(wǎng)絡(luò)中(帶有相應(yīng)設(shè)備的)行駛車輛存貯其途經(jīng)的路徑和相關(guān)的交通信息，當(dāng)進(jìn)入到可以與鄰近的(帶有相應(yīng)設(shè)備的)公交車輛進(jìn)行短距離無線通信的范圍時(shí)，之間建立通信聯(lián)絡(luò)，并交換彼此數(shù)據(jù)庫中的最新交通信息，在接受到這些信息后，對(duì)比其數(shù)據(jù)庫中已有的交通信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新從而掌握最新的實(shí)時(shí)交通信息，這些更新后的實(shí)時(shí)交通信息將會(huì)在其下一次與相鄰公交車輛的短距離車輛間的無線通信中被發(fā)送個(gè)其它公交車輛。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包產(chǎn)生反應(yīng)其行駛過路段的交通信息。

優(yōu)選地，帶有相應(yīng)車載設(shè)備的公共交通車輛產(chǎn)生路段信息數(shù)據(jù)包的方法為路段行駛結(jié)束與時(shí)間門檻混合法，即在車輛行駛完成一路段時(shí)生成反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包，如果在駛?cè)朐撀范纬^特定時(shí)間門檻仍未離開該路段時(shí)則根據(jù)其已行駛的部分路段狀況推廣至整個(gè)路段并產(chǎn)生反應(yīng)該路段交通信息的數(shù)據(jù)包。

優(yōu)選地，服務(wù)系統(tǒng)包括信息共享服務(wù)平臺(tái)和信息安全服務(wù)平臺(tái)，所述信息共享服務(wù)平臺(tái)包括平臺(tái)接口層10、平臺(tái)管理層20和平臺(tái)部署層30，所述信息安全服務(wù)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)安全處理層40和數(shù)據(jù)服務(wù)層50；

所述平臺(tái)接口層10通過對(duì)外提供統(tǒng)一的接口，實(shí)現(xiàn)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)布、查詢和獲取；

所述平臺(tái)管理層20用于管理由數(shù)據(jù)安全處理模塊處理后的數(shù)據(jù)，包括依次連接的信息存儲(chǔ)模塊21、服務(wù)分類管理模塊22和服務(wù)查詢檢索模塊23：

(1)信息存儲(chǔ)模塊21，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，形成虛擬的存儲(chǔ)資源池并協(xié)調(diào)配置存儲(chǔ)資源；

(2)服務(wù)分類管理模塊22，用于對(duì)具有相似特征的服務(wù)進(jìn)行分類并形成服務(wù)目錄，采用的算法為：

設(shè)有服務(wù)集F＝{f₁,…,f_n}，服務(wù)集中的每個(gè)服務(wù)用m個(gè)屬性來描述，則有f_i＝(f_i1,…,f_im)，f_i∈R^m，其中，R表示實(shí)數(shù)，m的取值范圍為[4,8]，i＝1,…,n；

step1確定聚類個(gè)數(shù)k，隨機(jī)選擇k個(gè)對(duì)象{t₁,…,t_k}作為聚類中心，則有t_j＝(t_j1,…,t_jm)，t_j∈R^m，其中，j＝1,…,k；

step2對(duì)于每個(gè)服務(wù)f_i，計(jì)算其相對(duì)應(yīng)分類：

$c_i=\arg \underset{j}{\max }\frac{{\Σ}_{l=1}^m(f_{il}\×t_{jl})}{\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{f}_{il}^2}\×\sqrt{{\Σ}_{l=1}^m{t}_{il}^2}}$

式中，c_i表示服務(wù)f_i與k個(gè)類中距離最近的類，當(dāng)滿足條件的c_i不止一個(gè)，則服務(wù)f_i同時(shí)對(duì)應(yīng)多個(gè)分類；

step3對(duì)于每個(gè)聚類j，重新計(jì)算該類的聚類中心：

當(dāng)聚類j中含有的服務(wù)均只屬于一類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

當(dāng)聚類j中有服務(wù)同時(shí)屬于w個(gè)分類，則有：

$t_j:=\frac{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}{f}_i-{\Σ}_{i=1}^n\frac{w-1}{w}\{c_i=j_w\}{f}_i}{{\Σ}_{i=1}^{n}1\{c_i=j\}}$

式中，{c_i＝j(luò)}表示對(duì)應(yīng)于聚類j的服務(wù)，{c_i＝j(luò)_w}表示服務(wù)同時(shí)對(duì)應(yīng)于w個(gè)聚類，其中2≤w≤k；

step4重復(fù)step2和step3，前后兩次聚類中心的距離d＝||t_j后-t_j前||，t_j后為后一次聚類中心，t_j前為前一次聚類中心，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用設(shè)定閾值T，當(dāng)滿足d＜T時(shí)，停止聚類；

利用上述算法，在服務(wù)類內(nèi)繼續(xù)聚類可以細(xì)化服務(wù)分類，在一級(jí)目錄的基礎(chǔ)上形成多級(jí)目錄；

(3)服務(wù)查詢檢索模塊23，用于在海量信息中精確找到需要的信息，從而完成信息檢索，采用的算法為：

step1對(duì)于服務(wù)集中的服務(wù)f_i，若包含特征詞C₁,…,C_q，確定相應(yīng)特征詞權(quán)值δ₁,…,δ_q，tC_q表示特征詞C_q在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_q表示服務(wù)集中包含特征詞C_q的服務(wù)數(shù)，則服務(wù)用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{f_i}=({\mathrm{\δ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\δ}}_q)$

step2對(duì)于檢索請(qǐng)求A_i中包含表示服務(wù)的特征詞C₁,…,C_s，并確定相應(yīng)特征詞權(quán)值σ₁,…,σ_s，tC_s表示特征詞C_s在服務(wù)f_i中出現(xiàn)的次數(shù)，maxtC_s表示特征詞C_s在所有服務(wù)中出現(xiàn)的次數(shù)的最大值，n為服務(wù)集中包含的服務(wù)總數(shù)，n_s表示服務(wù)集中包含特征詞C_s的服務(wù)數(shù)，則檢索請(qǐng)求用向量可表示為：

$\stackrel{\→}{A_i}=({\mathrm{\σ}}_1,\mathrm{...},{\mathrm{\σ}}_s)$

step3確定特征詞空間特征詞個(gè)數(shù)d，將服務(wù)和檢索請(qǐng)求向量標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)服務(wù)和檢索請(qǐng)求中沒有的特征詞，其相應(yīng)的權(quán)值為0，此時(shí)有求和歐式距離，按照從小到大的順序?qū)⒎?wù)提供給用戶；

所述平臺(tái)部署層30用于建立服務(wù)管理中心，部署網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，采用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器對(duì)服務(wù)信息進(jìn)行保存，并提供客戶使用；

所述數(shù)據(jù)安全處理層40，連接平臺(tái)接口層和平臺(tái)管理層，用于將平臺(tái)接口層中用戶發(fā)布的數(shù)據(jù)利用自生成的數(shù)據(jù)集密鑰加密后進(jìn)行備份并上傳給所述平臺(tái)管理層，同時(shí)提取、上傳數(shù)據(jù)的元信息，并利用自生成的元信息密鑰對(duì)提取的元信息加密后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層、利用主密鑰加密所述數(shù)據(jù)集密鑰和所述元信息密鑰后發(fā)送給所述數(shù)據(jù)服務(wù)層；

所述數(shù)據(jù)服務(wù)層50，連接數(shù)據(jù)安全處理層和平臺(tái)部署層，用于存儲(chǔ)所述數(shù)據(jù)安全處理層加密上傳的元信息和密鑰信息，并通過平臺(tái)部署層提供數(shù)據(jù)集訪問支持，以及密文檢索和數(shù)據(jù)驗(yàn)證服務(wù)支持。

進(jìn)一步地，所述平臺(tái)部署層30包括訪問安全控制模塊31，所述訪問安全控制模塊31包括訪問權(quán)限控制單元、數(shù)據(jù)訪問流量控制單元、數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元和敏感信息訪問控制單元；所述數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制單元用于控制用戶的訪問權(quán)限，所述數(shù)據(jù)訪問流量控制單元用于控制用戶訪問數(shù)據(jù)的流量，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元用于對(duì)數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行加密和安全認(rèn)證控制，所述敏感信息訪問控制單元用于對(duì)訪問敏感信息的行為進(jìn)行監(jiān)控并予以告警，以及針對(duì)異常訪問的操作進(jìn)行限制。

其中，所述數(shù)據(jù)訪問傳輸控制單元中，對(duì)于安全認(rèn)證控制，包括基于虹膜識(shí)別加口令的安全認(rèn)證和基于指紋識(shí)別加密鑰的安全認(rèn)證。

其中，所述云信息包括數(shù)據(jù)集名字、數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)集關(guān)鍵詞。

本實(shí)施例設(shè)置信息共享服務(wù)平臺(tái)，有效解決了集中式服務(wù)管理造成的壓力集中，大量服務(wù)難以管理等問題；設(shè)置信息存儲(chǔ)模塊，其采用云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行加密后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，不需要了解具體的存儲(chǔ)設(shè)備信息，不需要考慮數(shù)據(jù)備份和冗余等問題，節(jié)約了時(shí)間成本和存儲(chǔ)成本；設(shè)置信息安全服務(wù)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)安全處理層和數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，提高了信息安全度；在平臺(tái)部署層中設(shè)置訪問安全控制模塊，大大提高了信息安全大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的安全性；設(shè)置服務(wù)分類管理模塊，通過創(chuàng)建服務(wù)目錄，解決了以往檢索準(zhǔn)確率低和耗費(fèi)時(shí)間長的問題，并設(shè)置服務(wù)查詢檢索模塊，采用向量檢索算法，提高了檢索精確度，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)名稱和服務(wù)功能相匹配的檢索，其中服務(wù)集中的描述每個(gè)服務(wù)的屬性數(shù)目m取值為8，檢索準(zhǔn)確率相對(duì)提高了0.9％，效率相對(duì)提高了0.3％。

最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。