基于社會行為的移動群智感知機會式數(shù)據(jù)分發(fā).pdf

1、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?；谏鐣袨榉治龅臄?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

2、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

3、；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(zhǔn)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