本文關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)搜索關(guān)鍵技術(shù)的研究

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【摘要】：正像傳統(tǒng)搜索技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)上扮演的重要角色一般,物聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)作為基礎(chǔ)性服務(wù)也將成為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不可或缺的一部分。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)搜索來說,由于傳感器感知的實(shí)體狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化,能夠在物理世界中實(shí)時(shí)搜尋指定狀態(tài)的實(shí)體變得十分困難。如何在大量傳感器存在且各傳感器狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化的情況下,減少搜索引擎訪問傳感器的數(shù)量,增加搜索引擎訪問傳感器的正確性,高效且低時(shí)延地返回匹配用戶查詢狀態(tài)的傳感器集合,是本文要解決的首要問題。本文中利用數(shù)據(jù)挖掘中的一種周期模式挖掘算法,結(jié)合人們?cè)谌粘Ｉ钪斜憩F(xiàn)出來的行為規(guī)律性,提出了基于預(yù)測(cè)模型的傳感器排序算法,它有效地實(shí)現(xiàn)了基于傳感器狀態(tài)的搜索。排序算法的基本思想是通過傳感器輸出狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算出經(jīng)過排序的傳感器列表,列表中傳感器排名越高,那么它越有可能匹配用戶提出的查詢,以此為搜索引擎提供處理優(yōu)先級(jí),將資源使用在最有可能匹配查詢的傳感器上。這些資源是通過網(wǎng)絡(luò)讀取傳感器當(dāng)前值以檢查它是否匹配查詢的開銷。若沒有傳感器的預(yù)先排名,搜索引擎可能需要訪問大量的傳感器才能返回結(jié)果,這會(huì)產(chǎn)生巨大的時(shí)延。本文利用網(wǎng)上教室預(yù)訂系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集以及辦公樓內(nèi)移動(dòng)監(jiān)測(cè)傳感器的數(shù)據(jù)集,統(tǒng)計(jì)傳感器排序列表中的排序錯(cuò)誤率,比較了不對(duì)數(shù)據(jù)集采用預(yù)測(cè)模型和對(duì)數(shù)據(jù)集采用預(yù)測(cè)模型兩種情況下的排序錯(cuò)誤率,驗(yàn)證了傳感器排名算法中單周期預(yù)測(cè)模型和多周期預(yù)測(cè)模型的適用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。此外,準(zhǔn)確地表示出預(yù)測(cè)模型并且使之與現(xiàn)有的搜索引擎進(jìn)行整合,是本文接下來要解決的一個(gè)難題。基于目前web的發(fā)展以及語義傳感器網(wǎng)絡(luò)本體的成熟,本文利用資源描述框架(Resource Description Framework,RDF)和SPARQL查詢語言(Simple Protocol and RDF Query Language,SPARQL),以及支持這些技術(shù)的開源框架Jena和ARQ,對(duì)基本預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了語義描述。在基本語義預(yù)測(cè)模型中采用給模塊累加因素的方法,逐步加入時(shí)間、地點(diǎn)以及關(guān)系等因素完善模型,最后完成了一個(gè)簡(jiǎn)單易用的傳感器查詢系統(tǒng),用戶通過指定時(shí)間、地點(diǎn)、傳感器狀態(tài)獲得滿足查詢條件的傳感器集合。
【關(guān)鍵詞】：物聯(lián)網(wǎng)搜索 周期預(yù)測(cè) 語義網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.5;TP391.44
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀11-15
• 1.3 論文系統(tǒng)概述15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-17
• 2 預(yù)測(cè)模型的周期模式挖掘算法基礎(chǔ)17-24
• 2.1 時(shí)間序列的周期挖掘算法比較17
• 2.2 周期模式的概述17-19
• 2.2.1 符號(hào)標(biāo)記法17-18
• 2.2.2 符號(hào)的周期性定義18
• 2.2.3 周期模式的定義18-19
• 2.3 周期模式的挖掘過程19-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 傳感器系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型24-40
• 3.1 傳感器系統(tǒng)模型24-26
• 3.2 單周期預(yù)測(cè)模型26
• 3.3 多周期預(yù)測(cè)模型26-31
• 3.3.1 尋找周期符號(hào)27-28
• 3.3.2 選擇合適的時(shí)間窗28-29
• 3.3.3 篩選周期符號(hào)29-30
• 3.3.4 推導(dǎo)預(yù)測(cè)概率30-31
• 3.4 預(yù)測(cè)模型排序結(jié)果的調(diào)整31-32
• 3.5 測(cè)量指標(biāo)32-33
• 3.6 仿真性能分析33-38
• 3.7 本章小結(jié)38-40
• 4 基于預(yù)測(cè)模型的語義搜索系統(tǒng)40-75
• 4.1 語義網(wǎng)概述40-44
• 4.1.1 語義網(wǎng)在物聯(lián)網(wǎng)中的重要性40-41
• 4.1.2 資源描述框架RDF41-44
• 4.1.3 RDF的查詢語言SPARQL44
• 4.2 未引入預(yù)測(cè)模型的語義描述44-50
• 4.2.1 傳感器架構(gòu)的基本語義描述45-46
• 4.2.2 傳感器狀態(tài)的語義描述46-49
• 4.2.3 傳感器歷史狀態(tài)的語義描述49-50
• 4.3 引入預(yù)測(cè)模型后的語義描述50-60
• 4.3.1 基本預(yù)測(cè)模型50-52
• 4.3.2 引入時(shí)間元素的預(yù)測(cè)模型52-56
• 4.3.3 引入地點(diǎn)元素和關(guān)聯(lián)關(guān)系元素的預(yù)測(cè)模型56-59
• 4.3.4 自定義優(yōu)化59-60
• 4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)原型60-74
• 4.4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)具體論述61-62
• 4.4.2 RDF模塊的具體實(shí)現(xiàn)62-74
• 4.5 本章小結(jié)74-75
• 5 結(jié)論75-77
• 5.1 本文所作的主要工作75
• 5.2 未來工作展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-80
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果80-82
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集82

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本文編號(hào)：823117