本文關(guān)鍵詞：基于社會(huì)行為的移動(dòng)群智感知機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)分發(fā)

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【摘要】：隨著近年來智能手機(jī)的普及,以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、眾包計(jì)算、社會(huì)計(jì)算、機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入,移動(dòng)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(jìn)一步突破的契機(jī)。移動(dòng)群智感知構(gòu)成了以人為中心的網(wǎng)絡(luò),利用人的移動(dòng)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(huì)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(dòng)群智感知的起源、發(fā)展和研究意義,對(duì)基于社會(huì)行為分析的移動(dòng)群智感知數(shù)據(jù)分發(fā)密切相關(guān)的平臺(tái)與應(yīng)用、社會(huì)屬性、機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)分發(fā)三個(gè)方面的研究現(xiàn)狀進(jìn)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(duì)已有移動(dòng)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(diǎn)屬性的問題,本文從用戶移動(dòng)軌跡中萃取多行為地點(diǎn)屬性,提出基于改進(jìn)BM25的用戶多行為地點(diǎn)度量模型,將用戶的社會(huì)屬性度量映射至多行為地點(diǎn)空間。隨后建立用戶-云平臺(tái)交互的系統(tǒng)模型,用戶定時(shí)向云平臺(tái)提交地點(diǎn)數(shù)據(jù),并依據(jù)自身的行為特征以及云平臺(tái)提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算出對(duì)行為地點(diǎn)群的地點(diǎn)權(quán)值向量;云平臺(tái)分發(fā)用戶數(shù)據(jù)形成用戶-行為地點(diǎn)的聯(lián)合矩陣,并根據(jù)矩陣計(jì)算出BM25模型中相關(guān)因子。在此基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步提出了多行為地點(diǎn)機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議MBPOP。該協(xié)議分為三個(gè)階段:第一階段,初始化多個(gè)單行為地點(diǎn)用戶;第二階段,按照單行為地點(diǎn)屬性值進(jìn)行多線路遞增轉(zhuǎn)發(fā),尋找單行為地點(diǎn)意圖接受者;第三階段在符合多行為地點(diǎn)屬性的用戶群中組播數(shù)據(jù),從而精準(zhǔn)地到達(dá)具有多行為地點(diǎn)特征的意圖接受群體。本文使用達(dá)特茅斯學(xué)院的用戶移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),與同類協(xié)議的比較結(jié)果表明,MBPOP具有低代價(jià)、高傳輸率特性。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)群智感知 數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議 BM25 多行為屬性 社會(huì)行為
【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】：2016
【分類號(hào)】：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(dòng)群智感知概述9-11
• 1.1.2 移動(dòng)群智感知的起源與發(fā)展11-13
• 1.1.3 移動(dòng)群智感知特點(diǎn)13-15
• 1.1.4 移動(dòng)群智感知系統(tǒng)框架15-17
• 1.1.5 移動(dòng)群智感知平臺(tái)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?jī)?nèi)容21-22
• 1.5 本文創(chuàng)新點(diǎn)22
• 1.6 論文的組織結(jié)構(gòu)22-24
• 第二章 基于社會(huì)行為分析的移動(dòng)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(dòng)群智感知數(shù)據(jù)分發(fā)的社會(huì)屬性24-26
• 2.3 移動(dòng)群智感知機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)分發(fā)26-30
• 2.4 基于社會(huì)行為分析的移動(dòng)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(huì)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(huì)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(diǎn)機(jī)會(huì)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(diǎn)機(jī)會(huì)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(shí)空穩(wěn)定性分析47-50
• 4.5 多行為地點(diǎn)機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議50-54
• 4.6 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)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(xiàng)目70-71
• 附錄3 圖表清單71-72
• 致謝72

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