物联网搜索关键技术的研究

发布时间：2017-09-09 22:27

  本文关键词：物联网搜索关键技术的研究

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【摘要】：正像传统搜索技术在互联网上扮演的重要角色一般,物联网搜索技术作为基础性服务也将成为物联网应用不可或缺的一部分。对于物联网搜索来说,由于传感器感知的实体状态动态变化,能够在物理世界中实时搜寻指定状态的实体变得十分困难。如何在大量传感器存在且各传感器状态动态变化的情况下,减少搜索引擎访问传感器的数量,增加搜索引擎访问传感器的正确性,高效且低时延地返回匹配用户查询状态的传感器集合,是本文要解决的首要问题。本文中利用数据挖掘中的一种周期模式挖掘算法,结合人们在日常生活中表现出来的行为规律性,提出了基于预测模型的传感器排序算法,它有效地实现了基于传感器状态的搜索。排序算法的基本思想是通过传感器输出状态的历史数据计算出经过排序的传感器列表,列表中传感器排名越高,那么它越有可能匹配用户提出的查询,以此为搜索引擎提供处理优先级,将资源使用在最有可能匹配查询的传感器上。这些资源是通过网络读取传感器当前值以检查它是否匹配查询的开销。若没有传感器的预先排名,搜索引擎可能需要访问大量的传感器才能返回结果,这会产生巨大的时延。本文利用网上教室预订系统的数据集以及办公楼内移动监测传感器的数据集,统计传感器排序列表中的排序错误率,比较了不对数据集采用预测模型和对数据集采用预测模型两种情况下的排序错误率,验证了传感器排名算法中单周期预测模型和多周期预测模型的适用场景和优势。此外,准确地表示出预测模型并且使之与现有的搜索引擎进行整合,是本文接下来要解决的一个难题。基于目前web的发展以及语义传感器网络本体的成熟,本文利用资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)和SPARQL查询语言(Simple Protocol and RDF Query Language,SPARQL),以及支持这些技术的开源框架Jena和ARQ,对基本预测模型进行了语义描述。在基本语义预测模型中采用给模块累加因素的方法,逐步加入时间、地点以及关系等因素完善模型,最后完成了一个简单易用的传感器查询系统,用户通过指定时间、地点、传感器状态获得满足查询条件的传感器集合。
【关键词】：物联网搜索 周期预测 语义网
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TP391.44
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外现状11-15
• 1.3 论文系统概述15
• 1.4 论文章节安排15-17
• 2 预测模型的周期模式挖掘算法基础17-24
• 2.1 时间序列的周期挖掘算法比较17
• 2.2 周期模式的概述17-19
• 2.2.1 符号标记法17-18
• 2.2.2 符号的周期性定义18
• 2.2.3 周期模式的定义18-19
• 2.3 周期模式的挖掘过程19-23
• 2.4 本章小结23-24
• 3 传感器系统的预测模型24-40
• 3.1 传感器系统模型24-26
• 3.2 单周期预测模型26
• 3.3 多周期预测模型26-31
• 3.3.1 寻找周期符号27-28
• 3.3.2 选择合适的时间窗28-29
• 3.3.3 筛选周期符号29-30
• 3.3.4 推导预测概率30-31
• 3.4 预测模型排序结果的调整31-32
• 3.5 测量指标32-33
• 3.6 仿真性能分析33-38
• 3.7 本章小结38-40
• 4 基于预测模型的语义搜索系统40-75
• 4.1 语义网概述40-44
• 4.1.1 语义网在物联网中的重要性40-41
• 4.1.2 资源描述框架RDF41-44
• 4.1.3 RDF的查询语言SPARQL44
• 4.2 未引入预测模型的语义描述44-50
• 4.2.1 传感器架构的基本语义描述45-46
• 4.2.2 传感器状态的语义描述46-49
• 4.2.3 传感器历史状态的语义描述49-50
• 4.3 引入预测模型后的语义描述50-60
• 4.3.1 基本预测模型50-52
• 4.3.2 引入时间元素的预测模型52-56
• 4.3.3 引入地点元素和关联关系元素的预测模型56-59
• 4.3.4 自定义优化59-60
• 4.4 系统实现原型60-74
• 4.4.1 系统实现具体论述61-62
• 4.4.2 RDF模块的具体实现62-74
• 4.5 本章小结74-75
• 5 结论75-77
• 5.1 本文所作的主要工作75
• 5.2 未来工作展望75-77
• 参考文献77-80
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果80-82
• 学位论文数据集82

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本文编号：823117