Abstract
يتيح البحث المشفر الاستعلام الخاص عبر البيانات السرية. ومع ذلك، فإن التشفير يأتي بتكلفة باهظة للكفاءة. يوفر هذا البحث تحليلاً موسعاً لاستخدام تقريب الاستعلام القائم على الترميز الذاتي لتحسين سرعة ودقة البحث المشفر في السحابة. من خلال التجارب الشاملة على مجموعات البيانات الحقيقية، نقدم رؤى جديدة في تحسين النموذج واستراتيجيات التدريب والمبادلات الناشئة عن النشر. توجه نتائجنا تحسين الصلة والكفاءة والأمان. نقترح إطار عمل يقوم بتدريب مرمز ذاتي على مجموعة البيانات لترميز السجلات في تمثيل مكثف. وقت البحث، يتم تحويل استعلامات المستخدمين إلى نفس الفضاء الكامن حيث يتم حساب التشابه تحت التشفير، مما يتجنب فك التشفير المكلف. تحلل منهجيتنا بدقة كيف تؤثر العوامل المعمارية وتقنيات التدريب ومجموعات البيانات ومخططات التشفير على الأداء من الطرف إلى الطرف الآخر والقابلية للتوسع على البنية التحتية للسحابة. نحدد أفضل الممارسات التي تعظم الدقة والسرعة مع الحفاظ على الخصوصية. يتم إجراء تحليل مقارن شامل مع طرق بديلة مثل TF-IDF و LSI و BM25 على الفهارس المشفرة. يؤسس عملنا تقريب الاستعلام القائم على الترميز الذاتي كحل عملي جاهز للنشر على نطاق واسع في السحابة.
Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
