相似题检索旨在从数据库中找到与给定查询试题考查目标相似的试题。随着在线教育的不断发展，试题数据库日益庞大，且由于试题数据的专业属性使标注相关性非常困难，因此需要一种高效且无需标注的相似题检索模型。无监督语义哈希能在无监督信号的前提下将高维数据映射为低维且高效的二值表征。但不能简单地将语义哈希模型应用在相似题检索模型中，因为试题数据具有丰富的语义信息，而二值向量的表征空间有限。为此，提出一个能获取、保留关键信息的相似题检索模型。首先，设计了一个关键信息获取模块获取试题数据的关键信息，并引入去冗余目标损失去除冗余信息；其次，在编码过程中引入随时间变化的激活函数，减少编码信息损失；再次，为了最大化利用汉明空间，在优化过程中引入比特平衡目标和比特无关目标以优化二值表征的分布。在MATH和HISTORY数据集上的实验结果表明，相较于表现最好的文本语义哈希模型DHIM （Deep Hash InfoMax），所提模型在2个数据集的3个召回率设置上分别平均提升约54%和23%；在检索效率方面，所提模型比最优的相似题检索模型QuesCo具有明显的优势。

大数据时代背景下，时空轨迹数据应用的场景日益增多且这些数据蕴含着大量的信息，而轨迹的相似性度量作为轨迹挖掘工作的关键步骤起着举足轻重的作用。但传统轨迹相似度量方法有着时间复杂度高、基于轨迹点判断而不够精确的问题。为了解决这些问题，提出了适用于无路网结构轨迹的以轨迹间面积度量为原理的三角分割（TD）方法轨迹相似度量方法。通过建立“指针”选择两轨迹间的轨迹点连线以构建互不重叠的三角形，累加三角形面积并计算轨迹相似度，通过在不同应用场景下设置的阈值来确认轨迹的相似情况。实验结果表明，与传统的基于轨迹点的空间轨迹相似度量方法——最长公共子序列（LCSS）方法和弗雷歇距离度量方法相比，所提方法提升了识别的准确度，且时间复杂度降低了接近90%，能更好地适应轨迹点分布不均匀的轨迹相似度量工作。

针对传统公钥密码体制中存在的公钥证书管理问题和基于身份密码体制中存在的密钥托管问题,以及互联网上交易过程中存在的不公平性,将基于证书签名体制(CBS)与可验证加密签名(VES)相结合,提出了一种基于证书可验证加密签名体制CBVES。首先,定义了基于证书可验证加密签名方案的安全模型;然后,基于k-CAA问题和Squ-CDH问题的困难性,构造一个新的基于证书的可验证加密签名方案,并在随机预言机模型下证明了其安全性。与已有的基于证书可验证加密签名方案相比,所提出的方案是高效的,所需的计算量小,且具有需要仲裁人和指定验证人合作才能从可验证加密签名提取普通签名的优点。