本文關(guān)鍵詞：面向社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)的信息關(guān)聯(lián)建模技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 社會(huì)物聯(lián)網(wǎng) 信息關(guān)聯(lián) 多目標(biāo)聚類 PML(Physical Markup Language) 協(xié)同過濾 位置相關(guān)性 LBS(Location Based Service)

【摘要】：在物聯(lián)網(wǎng)中,下一代互聯(lián)網(wǎng)可以有效地推動(dòng)人、社會(huì)以及智能物體之間的和諧互動(dòng),對(duì)智能物體之間和諧互動(dòng)的研究促進(jìn)了社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)的誕生與發(fā)展,主要涉及真實(shí)世界感知、數(shù)據(jù)傳輸、信任管理、數(shù)據(jù)共享和服務(wù)管理等方面。類似于人類社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù),社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)定義了智能物體間的社會(huì)關(guān)系概念,提出了物體間的信任模式,保障物體間理解相互共享的信息,而關(guān)系管理功能允許物體自主選擇與其他物體的關(guān)系,服務(wù)發(fā)現(xiàn)功能利用物體社會(huì)關(guān)系查找能夠提供所需服務(wù)的個(gè)體,服務(wù)組合能夠激活該服務(wù),最終提供相應(yīng)的應(yīng)用服務(wù)。社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)中物體的感知自主性和社會(huì)關(guān)系是我們建立信息關(guān)聯(lián)模型的資源和依據(jù),而整體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)能夠彌補(bǔ)單一智能物體的不足,提供更多機(jī)會(huì)或約束,使得的感知信息數(shù)據(jù)具有更高的完整性和價(jià)值。不同智能物體之間也存在一定干擾,社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)信息關(guān)聯(lián)模型能夠有助于理解物聯(lián)網(wǎng)中社會(huì)關(guān)系模式如何影響智能個(gè)體,以及所產(chǎn)生影響的程度等,對(duì)感知信息數(shù)據(jù)的整體分析具有長遠(yuǎn)的研究意義�；谝陨仙鐣�(huì)物聯(lián)網(wǎng)研究背景以及建立信息關(guān)聯(lián)模型的需求,本文提出了一種社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)信息關(guān)聯(lián)模型,并對(duì)物理基礎(chǔ)層、劃分處理層、提取傳輸層、信息處理層和應(yīng)用層的功能作出詳細(xì)說明,利用社會(huì)網(wǎng)的相關(guān)研究理論對(duì)物體社會(huì)關(guān)系和位置感知信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。針對(duì)建立的傳感設(shè)備網(wǎng)絡(luò),采用基于多目標(biāo)聚類的傳感社區(qū)劃分方法檢測網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū),并給出傳感社區(qū)劃分算法的特性和算法描述。此外,針對(duì)PML(Physical Markup Language)歸一化處理后傳輸?shù)叫畔⑻幚韺拥奈恢酶兄獢?shù)據(jù),提出了基于協(xié)同過濾的位置相關(guān)性計(jì)算方法,通過分析海量的位置數(shù)據(jù),得到位置相關(guān)性矩陣,為應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)LBS(Location Based Service)推薦提供依據(jù),并且給出了位置相關(guān)性算法的相關(guān)特性和詳細(xì)算法描述。本文還提供了上述算法的仿真實(shí)驗(yàn)成果,很好地驗(yàn)證了上述算法的有效性和效率,為以后進(jìn)一步深入研究奠定了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)物聯(lián)網(wǎng) 信息關(guān)聯(lián) 多目標(biāo)聚類 PML(Physical Markup Language) 協(xié)同過濾 位置相關(guān)性 LBS(Location Based Service)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 專用術(shù)語注釋表9-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)信息關(guān)聯(lián)需求11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)安排15-16
• 1.4 本文研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 第二章 相關(guān)背景知識(shí)介紹17-30
• 2.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)17-18
• 2.1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)17-18
• 2.1.2 社區(qū)劃分18
• 2.2 物聯(lián)網(wǎng)18-22
• 2.2.1 架構(gòu)與特點(diǎn)19-20
• 2.2.2 數(shù)據(jù)采集與融合20-22
• 2.3 社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)22-25
• 2.3.1 社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)23-24
• 2.3.2 社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)組成24-25
• 2.4 信息關(guān)聯(lián)建模25-28
• 2.4.1 信息關(guān)聯(lián)建模技術(shù)25-26
• 2.4.2 多目標(biāo)聚類方法26-27
• 2.4.3 協(xié)同過濾27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-30
• 第三章 社會(huì)物聯(lián)網(wǎng)信息關(guān)聯(lián)模型30-36
• 3.1 傳感社區(qū)劃分30-31
• 3.2 信息數(shù)據(jù)歸一化31-34
• 3.3 信息數(shù)據(jù)處理34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于多目標(biāo)聚類的傳感社區(qū)劃分36-49
• 4.1 目標(biāo)函數(shù)36-38
• 4.1.1 社區(qū)劃分方案評(píng)分函數(shù)36-37
• 4.1.2 社區(qū)劃分方案適合度函數(shù)37-38
• 4.2 傳感社區(qū)劃分算法特性38-42
• 4.2.1 遺傳表示法38-39
• 4.2.2 初始化修改39-40
• 4.2.3 均勻交叉運(yùn)算40
• 4.2.4 近鄰?fù)蛔?/span>40-41
• 4.2.5 最優(yōu)劃分方案選擇41-42
• 4.3 傳感社區(qū)劃分算法42-44
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)44-48
• 4.4.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)44-45
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-48
• 4.5 本章小節(jié)48-49
• 第五章 基于協(xié)同過濾的位置相關(guān)性計(jì)算49-61
• 5.1 位置信息分析模型49-50
• 5.2 位置相關(guān)性算法特性50-54
• 5.2.1 基本定義50-51
• 5.2.2 用戶經(jīng)驗(yàn)推測51-53
• 5.2.3 位置相關(guān)性53-54
• 5.3 位置相關(guān)性算法54-56
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)56-60
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置56-57
• 5.4.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)57-58
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析58-60
• 5.5 本章小節(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 論文總結(jié)61
• 6.2 未來展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文66-67
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利67-68
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭瑞;鐘寧;李文斌;;基于圖熵的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)演化分析[J];模式識(shí)別與人工智能;2009年03期

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本文編號(hào)：634909