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基于社會行為的移動群智感知機會式數(shù)據(jù)分發(fā)

發(fā)布時間:2017-09-29 06:19

  本文關(guān)鍵詞:基于社會行為的移動群智感知機會式數(shù)據(jù)分發(fā)


  更多相關(guān)文章: 移動群智感知 數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議 BM25 多行為屬性 社會行為


【摘要】:隨著近年來智能手機的普及,以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、眾包計算、社會計算、機會網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入,移動群智感知這種新型的感知模式被提出,其理論和關(guān)鍵技術(shù)有了進一步突破的契機。移動群智感知構(gòu)成了以人為中心的網(wǎng)絡(luò),利用人的移動性和智慧感知情景數(shù)據(jù)并反作用于人類本身。基于社會行為分析的數(shù)據(jù)分發(fā)是該感知模式下的重要的數(shù)據(jù)分發(fā)方式。本文探究移動群智感知的起源、發(fā)展和研究意義,對基于社會行為分析的移動群智感知數(shù)據(jù)分發(fā)密切相關(guān)的平臺與應(yīng)用、社會屬性、機會式數(shù)據(jù)分發(fā)三個方面的研究現(xiàn)狀進行綜述,分析三者之間的關(guān)系,提出未來面臨的關(guān)鍵問題。針對已有移動群智感知服務(wù)中的數(shù)據(jù)分發(fā)方法僅考慮單行為地點屬性的問題,本文從用戶移動軌跡中萃取多行為地點屬性,提出基于改進BM25的用戶多行為地點度量模型,將用戶的社會屬性度量映射至多行為地點空間。隨后建立用戶-云平臺交互的系統(tǒng)模型,用戶定時向云平臺提交地點數(shù)據(jù),并依據(jù)自身的行為特征以及云平臺提供的實時數(shù)據(jù)計算出對行為地點群的地點權(quán)值向量;云平臺分發(fā)用戶數(shù)據(jù)形成用戶-行為地點的聯(lián)合矩陣,并根據(jù)矩陣計算出BM25模型中相關(guān)因子。在此基礎(chǔ)上,本文進一步提出了多行為地點機會式數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議MBPOP。該協(xié)議分為三個階段:第一階段,初始化多個單行為地點用戶;第二階段,按照單行為地點屬性值進行多線路遞增轉(zhuǎn)發(fā),尋找單行為地點意圖接受者;第三階段在符合多行為地點屬性的用戶群中組播數(shù)據(jù),從而精準地到達具有多行為地點特征的意圖接受群體。本文使用達特茅斯學(xué)院的用戶移動軌跡數(shù)據(jù)進行仿真實驗,與同類協(xié)議的比較結(jié)果表明,MBPOP具有低代價、高傳輸率特性。
【關(guān)鍵詞】:移動群智感知 數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議 BM25 多行為屬性 社會行為
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN929.5
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 專用術(shù)語注釋表8-9
  • 第一章 緒論9-24
  • 1.1 課題背景9-19
  • 1.1.1 移動群智感知概述9-11
  • 1.1.2 移動群智感知的起源與發(fā)展11-13
  • 1.1.3 移動群智感知特點13-15
  • 1.1.4 移動群智感知系統(tǒng)框架15-17
  • 1.1.5 移動群智感知平臺和應(yīng)用17-19
  • 1.2 課題研究意義19-20
  • 1.3 課題來源20-21
  • 1.4 研究內(nèi)容21-22
  • 1.5 本文創(chuàng)新點22
  • 1.6 論文的組織結(jié)構(gòu)22-24
  • 第二章 基于社會行為分析的移動群智感知數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù)研究24-32
  • 2.1 概述24
  • 2.2 移動群智感知數(shù)據(jù)分發(fā)的社會屬性24-26
  • 2.3 移動群智感知機會式數(shù)據(jù)分發(fā)26-30
  • 2.4 基于社會行為分析的移動群智感知數(shù)據(jù)分發(fā)關(guān)鍵問題30-31
  • 2.5 本章小結(jié)31-32
  • 第三章 基于BM25檢索模型的用戶社會屬性刻畫32-43
  • 3.1 相關(guān)工作32-34
  • 3.1.1 Boolean檢索模型32
  • 3.1.2 向量空間模型32-34
  • 3.1.3 概率檢索模型34
  • 3.2 基于BM25的用戶社會屬性度量模型34-41
  • 3.2.1 全局因子BF的推導(dǎo)過程36-38
  • 3.2.2 行為因子BeF38-40
  • 3.2.3 度量模型中的公共因子與私有因子40-41
  • 3.3 本章小結(jié)41-43
  • 第四章 基于BM25的多行為地點機會式數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議43-60
  • 4.1 概述43
  • 4.2 相關(guān)工作43-45
  • 4.3 多行為地點機會式數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議的系統(tǒng)模型45-47
  • 4.4 用戶行為屬性時空穩(wěn)定性分析47-50
  • 4.5 多行為地點機會式數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議50-54
  • 4.6 實驗分析54-59
  • 4.7 本章小結(jié)59-60
  • 第五章 總結(jié)與展望60-62
  • 5.1 論文總結(jié)60-61
  • 5.2 工作展望61-62
  • 參考文獻62-69
  • 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文69-70
  • 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目70-71
  • 附錄3 圖表清單71-72
  • 致謝72

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4 李亞娟;考慮擁塞的車輛網(wǎng)絡(luò)多級預(yù)警控制系統(tǒng)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號:940462

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