發(fā)布時間：2018-07-09 22:15

  本文選題：移動計算 + 數據同步��； 參考：《南京郵電大學》2016年碩士論文

【摘要】：目前數據同步業(yè)務已經成為信息化時代最重要的業(yè)務之一,移動設備的多樣化和性能的提高都促進了移動數據同步業(yè)務的發(fā)展。然而移動計算環(huán)境的復雜性、動態(tài)性、弱連接性以及通信延遲與帶寬相對有限等特征使得移動節(jié)點間的數據同步效率降低,基于傳統(tǒng)集中式架構的移動數據同步方案難以高效地實現(xiàn)數據的一致性。為了解決上述問題,本文總結了主流的數據同步技術以及同步架構,針對移動計算環(huán)境提出一種混合式數據同步機制(Hybrid Data Synchronization Mechanism,HDSM),將集中式架構和Ad hoc架構有機融合,設置自組織域(Self-Organization Domain,SOD)為同步進程管理單位,通過數據通信局域化,減少了同步數據通信量,同時減輕了數據同步服務器負載。為了縮短同步響應時間,加快SOD中同步數據的分發(fā)速度,本文還提出了一種基于節(jié)點能力值的數據分發(fā)策略(Capacity-value-based Data Distribution Strategy,CDDS),根據移動節(jié)點綜合處理能力值來建立SOD樹分發(fā)路徑,實現(xiàn)了SOD中各移動節(jié)點對同步數據的高效分發(fā)。針對增量數據捕獲問題,本文調研了常用的增量同步方法例如時間戳法、觸發(fā)器法、日志法、快照法、API法等并提出了一種基于軌跡變更的增量捕獲策略(Increment Capture Strategy based on Track Changes,ICSTC),采用觸發(fā)器捕獲操作日志,并用凈化方法合并操作日志得到凈增量數據,減少了同步數據量,降低了數據的傳輸成本以及縮短了同步響應時間。如今互聯(lián)網已然成為了一個巨型數據集,它的發(fā)展給人們生活和工作帶來便利的同時,其提供的數據質量問題也日益突出。為了確保用戶搜集數據的質量,提供給用戶或決策者最為準確的數據,真值發(fā)現(xiàn)問題受到了廣泛的關注。針對現(xiàn)有真值發(fā)現(xiàn)算法復雜難懂、準確性不高的問題,本文提出了一種基于實體屬性的真值發(fā)現(xiàn)算法(Truth Finder Algorithm based on Entity Attribute,TFAEA),在數據源可靠性和事實準確性迭代計算機制的基礎上,考慮事實相互支持度和數據源之間的依賴關系兩個因素,簡化了真值發(fā)現(xiàn)算法。為了提高真值發(fā)現(xiàn)算法的準確性,本文采用單向文本相似度與事實沖突程度相結合的方法來計算事實相互支持度,并提出了數據源對稱飽和度方法來計算數據源之間的依賴程度。實驗結果表明,TFAEA算法不僅穩(wěn)定,而且有很高的準確性。最后,在基于混合式數據同步機制和基于實體屬性的真值發(fā)現(xiàn)算法基礎上,設計并實現(xiàn)了商品比購系統(tǒng),詳細闡述了系統(tǒng)的功能架構,分模塊介紹了系統(tǒng)的具體實現(xiàn)。
[Abstract]:At present, data synchronization service has become one of the most important services in the information age. The diversification of mobile devices and the improvement of performance have promoted the development of mobile data synchronization services. However, the complexity, dynamic, weak connectivity and limited communication delay and bandwidth of mobile computing environment make the efficiency of data synchronization between mobile nodes reduced. Mobile data synchronization scheme based on traditional centralized architecture is difficult to achieve data consistency efficiently. In order to solve the above problems, this paper summarizes the mainstream data synchronization technology and synchronization architecture, and proposes a hybrid data synchronization mechanism (HDSM) for mobile computing environment, which combines the centralized architecture and Ad hoc architecture. Self-Organization Domain SOD (SOD) is set as the management unit of synchronous process. Through the localization of data communication, the amount of synchronous data communication is reduced, and the load of data synchronization server is reduced at the same time. In order to shorten the synchronous response time and speed up the distribution of synchronous data in SOD, this paper also proposes a new data distribution strategy based on node capability value (Capacity-value-based data Distribution Strategy CDDS), which establishes the SOD tree distribution path according to the comprehensive processing ability of mobile nodes. The efficient distribution of synchronous data between mobile nodes in SOD is realized. Aiming at the problem of incremental data capture, this paper investigates the commonly used incremental synchronization methods such as timestamp method, trigger method, log method, etc. In this paper, an incremental capture strategy based on trajectory change (Increment capture Strategy based on track change) is proposed, which uses trigger to capture operation log, and combines operation log with purification method to obtain net increasing data, which reduces the amount of synchronous data. The data transmission cost is reduced and the synchronous response time is shortened. Nowadays the Internet has become a huge data set, its development brings convenience to people's life and work, at the same time, the problem of data quality is becoming more and more prominent. In order to ensure the quality of data collected by users and provide the most accurate data to users or decision-makers, the problem of truth-finding has been paid more and more attention. Aiming at the problem that the existing truth discovery algorithms are difficult to understand and the accuracy is not high, a truth finding Algorithm based on entity attribute algorithm (TFAEA) is proposed in this paper, which is based on the iterative computing mechanism of data source reliability and factual accuracy. Considering the fact mutual support degree and the dependence between data sources, the truth discovery algorithm is simplified. In order to improve the accuracy of the truth discovery algorithm, this paper uses the unidirectional text similarity and the fact conflict degree to calculate the fact mutual support degree. A method of data source symmetry saturation is proposed to calculate the degree of dependence between data sources. The experimental results show that the TFAEA algorithm is not only stable but also accurate. Finally, based on the mixed data synchronization mechanism and the truth-value discovery algorithm based on entity attributes, the commodity purchase system is designed and implemented. The function structure of the system is described in detail, and the implementation of the system is introduced in detail.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2110873