基于社会行为的移动群智感知机会式数据分发

发布时间：2017-09-29 06:19

  本文关键词：基于社会行为的移动群智感知机会式数据分发

  更多相关文章： 移动群智感知 数据分发协议 BM25 多行为属性 社会行为

【摘要】：随着近年来智能手机的普及,以及无线传感器网络、众包计算、社会计算、机会网络研究的不断深入,移动群智感知这种新型的感知模式被提出,其理论和关键技术有了进一步突破的契机。移动群智感知构成了以人为中心的网络,利用人的移动性和智慧感知情景数据并反作用于人类本身。基于社会行为分析的数据分发是该感知模式下的重要的数据分发方式。本文探究移动群智感知的起源、发展和研究意义,对基于社会行为分析的移动群智感知数据分发密切相关的平台与应用、社会属性、机会式数据分发三个方面的研究现状进行综述,分析三者之间的关系,提出未来面临的关键问题。针对已有移动群智感知服务中的数据分发方法仅考虑单行为地点属性的问题,本文从用户移动轨迹中萃取多行为地点属性,提出基于改进BM25的用户多行为地点度量模型,将用户的社会属性度量映射至多行为地点空间。随后建立用户-云平台交互的系统模型,用户定时向云平台提交地点数据,并依据自身的行为特征以及云平台提供的实时数据计算出对行为地点群的地点权值向量;云平台分发用户数据形成用户-行为地点的联合矩阵,并根据矩阵计算出BM25模型中相关因子。在此基础上,本文进一步提出了多行为地点机会式数据分发协议MBPOP。该协议分为三个阶段:第一阶段,初始化多个单行为地点用户;第二阶段,按照单行为地点属性值进行多线路递增转发,寻找单行为地点意图接受者;第三阶段在符合多行为地点属性的用户群中组播数据,从而精准地到达具有多行为地点特征的意图接受群体。本文使用达特茅斯学院的用户移动轨迹数据进行仿真实验,与同类协议的比较结果表明,MBPOP具有低代价、高传输率特性。
【关键词】：移动群智感知 数据分发协议 BM25 多行为属性 社会行为
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-24
• 1.1 课题背景9-19
• 1.1.1 移动群智感知概述9-11
• 1.1.2 移动群智感知的起源与发展11-13
• 1.1.3 移动群智感知特点13-15
• 1.1.4 移动群智感知系统框架15-17
• 1.1.5 移动群智感知平台和应用17-19
• 1.2 课题研究意义19-20
• 1.3 课题来源20-21
• 1.4 研究内容21-22
• 1.5 本文创新点22
• 1.6 论文的组织结构22-24
• 第二章 基于社会行为分析的移动群智感知数据分发技术研究24-32
• 2.1 概述24
• 2.2 移动群智感知数据分发的社会属性24-26
• 2.3 移动群智感知机会式数据分发26-30
• 2.4 基于社会行为分析的移动群智感知数据分发关键问题30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于BM25检索模型的用户社会属性刻画32-43
• 3.1 相关工作32-34
• 3.1.1 Boolean检索模型32
• 3.1.2 向量空间模型32-34
• 3.1.3 概率检索模型34
• 3.2 基于BM25的用户社会属性度量模型34-41
• 3.2.1 全局因子BF的推导过程36-38
• 3.2.2 行为因子BeF38-40
• 3.2.3 度量模型中的公共因子与私有因子40-41
• 3.3 本章小结41-43
• 第四章 基于BM25的多行为地点机会式数据分发协议43-60
• 4.1 概述43
• 4.2 相关工作43-45
• 4.3 多行为地点机会式数据分发协议的系统模型45-47
• 4.4 用户行为属性时空稳定性分析47-50
• 4.5 多行为地点机会式数据分发协议50-54
• 4.6 实验分析54-59
• 4.7 本章小结59-60
• 第五章 总结与展望60-62
• 5.1 论文总结60-61
• 5.2 工作展望61-62
• 参考文献62-69
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文69-70
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目70-71
• 附录3 图表清单71-72
• 致谢72

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本文编号：940462