RFID数据管理：算法、协议与性能评测
摘要：随着物联网关键理论及技术的发展，RFID作为物联网的核心支撑技术，成为物联网领域备受关注的研究热点之一．文中以RFID的数据管理为切入点，从算法、协议以及性能评测3个层面对RFID的研究工作进行阐述与分析，着重介绍了RFID的防冲突算法、认证与隐私保护协议以及真实环境下系统的性能评测与分析等方面的研究成果及进展．最后展望了未来的研究方向．基于分簇机制的ZigBee混合路由能量优化算法
摘要：针对ZigBee路由协议没有很好结合AODVjr（Ad hoe On-Demand Distance Vector Routing Junior）和Cluster—Tree算法的问题，从网络能量优化的角度出发，文中设计了一种基于分簇机制的ZigBee混合路由算法——CLzBR算法，簇间采用AODVjr算法，簇内采用Cluster—Tree算法，并通过计算目的节点的父节点地址等方法，减少网络中冗余的RREQ（RouteRequest）分组，降低能量消耗；同时为了避免簇首由于能量过度消耗而成为失效节点，该算法提出备用节点的概念，当簇首能量过低时代替簇首以保证网络的稳定性．仿真结果表明，CLZBR算法相对ZigBee混合路由算法在包投递率、路由开销百分比和网络剩余能量百分比方面都有明显改善．刚性驱动水下传感器节点自组织布置
摘要：水下传感器网络可用于海洋资源勘测、污染监测和战术监视等领域，已成为无线传感器网络的研究热点．在开放式动态的水下环境中传感器节点如何自主调整部署位置以达到高的网络覆盖度和连通性，从而保证最优的监测质量是一个关键问题．该文引入刚性理论，定义了节点域的“刚性一覆盖值”作为水下传感器节点所处位置的评价指标，并基于此设计了刚性驱动的节点移动策略，从而构建了完整的节点自组织布置方法．理论分析和仿真实验结果表明该水下传感器节点自组织布置方法可以使网络演化出优良的覆盖度和连通性，并且具有分布式可实现、收敛速度快、鲁棒性强的优点．面向物联网传感器事件监测的双向反馈系统
摘要：针对一般无线传感器网络事件监测算法没有考虑物联网数据的动态不确定性问题，提出面向物联网多维动态不确定数据的事件监测双向反馈系统．该系统分为基站和无线传感器节点2个子系统，其中基站子系统（Base Station Subsystem，BS）采用BS动态容错训练策略，利用因子分析法计算容错阈值并将其反馈到无线传感器节点子系统（Wireless Sensor Nodes Subsystem，NS），以调整无线传感器节点子系统的动态不确定数据事件监测参数；其中无线传感器节点子系统采用NS动态容错训练策略，在利用人工神经网络的动态容错能力减少事件监测通信损耗的同时，通过所建立的以容错阈值为参数的人工神经网络事件监测模型进行事件监测，并将监测结果反馈到基站子系统，以驱动基站子系统计算新的容错阈值，实现基站与无线传感器节点子系统的双向反馈循环，完成面向物联网的多维动态不确定数据的事件监测，最后通过实验验证了算法的有效性与可行性．一种认知无线Mesh网络中负载均衡的组播路由算法
摘要：提出了一种负载均衡的无线链路权值函数及计算算法LBWC，在此基础上，提出了一种满足QoS约束的负载均衡组播路由与频谱分配算法LMRS2A．LMRS2A的目标是：在满足无线组播业务OoS约束的情况下，均衡化网络的负载，最小化传输次数，优化网络资源的使用．LMRS2A算法首先采用LBWC算法计算无线链路的权值，进行负载均衡组播树的构造，然后采用基于无线广播特性的QoS约束频谱分配算法WBA2S对无线链路进行信道分配．仿真结果表明LMRS2A能达到预定目标，不仅避免了拥塞节点的产生，而且需要较少的传输次数．一种新的容忍恶意节点攻击的无线传感器网络安全定位方法
摘要：无线传感器节点位置定位正确与否对整个网络传感器起着至关重要的作用．当无线传感器网络暴露在恶意危险环境中时，攻击者会攻击节点定位的过程，使其定位到错误位置，从而导致整个网络应用完全失效．基于最大似然估计的传感器定位概率模型是一种常用的定位模型，但是它有两个缺点：（1）为了降低计算复杂性，通常将RSS（接收信号强度）信号标准差看成常数，影响定位精度；（2）安全性差，在有恶意节点攻击时模型常常会定位失效．文中首先通过拟合测试数据归纳出了RSS信号标准差随距离变化的函数关系，克服了第一个缺点．针对第二个问题，在分析其受攻击时定位失败的具体原因后，对节点定位的概率计算公式进行了改进，设计了一种新的基于变方差特征的传感器节点定位概率模型．该模型属于高度非线性全局优化问题．针对其难以求解的特点，文中设计了一个新的有效的进化算法，并证明了该算法的全局收敛性．最后通过对公开数据集的测试和实际实验，验证了该模型和求解算法能在保证定位精度的前提下，完成节点的安全定位．基于最小二乘测距定位算法信标最优部署模型
摘要：无线定位系统的信标部署方案对未知节点的定位性能有着重要影响．文中基于线性最小二乘定位算法的定位误差上界（该上界与信标部署拓扑结构和信标测距误差相关），首次演绎推导出矩形区域内信标最优部署模型以及信标数为3，4，5，6的最优部署拓扑．实验结果表明，采用文中所提的最优部署策略获得的平均定位精度比其它优化信标部署方案提高5％～35％．无线传感器网络中top—k连接查询处理
摘要：无线传感器网络是物联网核心组成部分之一，数据查询处理是无线传感器网络中很重要的一个研究领域．连接查询能在不同的位置监视相似的网络环境，top—k连接查询能进一步得出组合得分最大（或最小）的k个相似网络环境．top—k连接查询根据得分函数计算匹配结果的组合得分，并报告组合得分结果最大（或最小）的k个匹配节点对．文中提出了基本top—k连接算法BTJQ．该算法首先按照得分属性值从大到小对所有元组排序，然后依次取出元组，产生连接结果．对每个连接结果按照得分函数计算组合得分，如果满足停止条件，则停止取元组，并输出连接结果．在BTJQ基础上，作者提出了集中式top—k连接算法CTJQ和优化的集中式top—k连接算法OCTJQ．针对特定应用场景，作者进一步提出了分布式top-k连接算法DTJQ．最后，在真实数据集上验证了各算法．实验结果表明，文中算法好于经典连接算法SENS—Join．面向不确定感知数据的频繁项查询算法
摘要：随着计算机网络技术的快速发展，无线传感器网络产生了大量的感知数据流．同时，传感器自身的特点使得感知数据具有不确定的特征，因此需要对传感器网络中不确定感知数据流处理技术进行研究．在传感器网络中，频繁项查询在环境监控和关联规则挖掘等方面具有重要意义．文中首先提出了基本算法，用以连续维护传感器网络中的概率阈值频繁项查询结果．针对基本算法需要维护所有元素的问题，又提出了一种优化算法，算法在两方面进行了优化：（1）设计了一种通过预测元素概率上界的方法进行候选集的构造，仅维护必要信息从而提高查询效率；（2）设计了一种新的cp—list结构，可以压缩不同窗口候选集中的重复元素，降低存储开销．实验结果表明文中提出的算法可以减少连续维护传感器网络中频繁项查询的计算代价和存储空间．云计算数据中心的新能源应用：研究现状与趋势
摘要：随着大规模云计算数据中心在全球范围内的广泛部署，其高能耗、高费用、高污染等问题日益突出．为了节能减排，越来越多的云服务商尝试利用绿色新能源，像太阳能或风能，为其数据中心供电．然而，不同于稳定供电的传统电网，新能源往往具有不稳定性、间歇性和随时变化等特点，这使得新能源在数据中心中的高效可靠应用面临诸多新挑战．本文剖析了新能源应用的机遇与挑战，回答了为什么、何时、何地及如何在云计算数据中心利用新能源．从绿色数据中心现状与新评价标准、新能源产电模型与预测机制、绿色数据中心能源配额规划、数据中心内负载调度机制、跨区域云数据中心间负载均衡机制五个关键方面，对新能源在云计算数据中心应用的最新研究成果进行分类、对比与总结，并展望了未来研究趋势．基于动态定价策略的数据中心能耗成本优化
摘要：当前，云数据中心的能耗问题已成为业界关注的热点．已有研究工作大多致力于从技术角度降低数据中心的能耗，或在能耗与性能之间寻求一种最佳的折衷．云计算作为一种商业计算模式，已有研究成果很少考虑到云定价策略对能耗管理机制的影响．文中提出了基于动态定价策略的数据中心能耗成本优化方案．建立起服务价格和能耗成本的统一模型，通过研究两者之间的关系．协同优化服务价格与能耗成本，使数据中心的收益达到最优．鉴于数据中心规模庞大、承载任务繁重等特点，论文采用基于重载近似的大规模排队系统来对数据中心建模，根据不同数据中心问的服务需求量和电价差别，设计了多数据中心间的负载路由机制，旨在削减数据中心的整体能耗成本．针对单个数据中心，定义了双阈值策略以动态调节服务器的各种状态（0n／0if／Idle等），从而使数据中心能耗成本得到进一步优化．实验结果表明，论文提出的解决方案能够在满足用户Q0s需求的前提下，较好地优化数据中心能耗成本，同时使数据中心的收益达到最优．面向移动社交网络的协作式内容分发机制
摘要：在移动社交网络中，具有相似兴趣爱好的移动用户之间可通过移动计算设备连接起来，形成虚拟社区，它们常需要和基站及社区内其他用户间交互以实现数据内容的传送与分发．因此需要提供高效、低费用的内容分发机制，来及时更新移动社交网络中用户所携带的内容．该文将社区内当前处于邻近物理位置的用户组成临时的虚拟用户组，并以协作的方式通过基站从内容服务商处下载内容，然后在组内完成内容分发．在对用户组的内容传播时间和支付费用这两方面进行优化时，该文首先分析了面向内容分发完成时间的两种优化策略：用户组中内容分发的最大传播时间最小化策略、非服务性用户的内容平均传播时间最小化策略．在此基础上，综合考虑所需支付的内容获取费用与网络连接费用，来制定优化的内容分发机制．该文给出了相应的算法，并通过仿真实验分析了所提出方法的特点．基于节点运动预测的社会性DTN高效路由
摘要：延迟容忍网络是一种缺乏持续连接的新型网络体系结构，采用存储一携带一转发的路由方式进行消息的转发．考虑到节点的特性及运动模式，基于分簇、社会网络的路由协议已成为近年来的一个研究热点．该文分析现有基于分簇、社会网络的路由算法的缺陷及社会网络的特点，提出了一种新型的混合路由算法CS—DTN（Clustering＆SocialDelayTolerantNetwork）：预测节点间的相遇概率并据此对节点进行分簇，簇内根据节点间相遇概率限定消息的副本数量，将消息以二分喷射的方式转发到更可能到达目的节点的中继节点；簇间对节点进行运动预测并结合节点的特性将消息不断地转发到更接近目的节点的中继节点．不同于已有的基于分簇、社会网络的路由算法，CS—DTN从多个角度结合了节点自身及节点间的特性，更考虑了对节点的运动预测，降低了由不必要的消息转发带来的资源浪费，同时也能更高效地将消息投递到目的节点．仿真结果表明CS—DTN较为明显地提升了消息的成功投递率并降低了消息的平均端到端延迟，在缓存足够的前提下，CS—DTN可以实现高达95％的投递率，而在资源有限的情况下也能获得80％以上的投递率．基于查询意图的长尾查询推荐
摘要：查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具．传统的查询推荐方法关注频度较高的查询，但对于那些频度较低的长尾查询，由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果．另外，传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响，故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响．该文提出了一种新的关于词项查询图（term-querygraph）概率混合模型，该模型能够准确地发掘出用户的查询意图．另外，文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法，该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来，从而避免了噪声单词对推荐结果的影响．实验结果表明，通过考虑查询意图，可以显著提高长尾查询推荐的相关性．一种新型最优检索结果的发现与论证
摘要：该文基于量化数据证明如下观点：检索结果中，本源正确的检索结果应为最佳（即蕴含的信息符合客观逻辑和自然规律的检索结果）．在此基础上，提出了一种新型基于正确性的信息检索评测方法．文中讨论的信息正确性是一种事实性的客观正确性，不随用户主观判断产生正确性的变化，与依赖用户满意度的相关结果具有显著差异．当前，信息检索方向的研究尚未关注检索结果本源正确性的自动检测与应用，且尚未提出相应的排序优化算法．文中即针对这一问题进行量化的科学验证，并给出相关研究的评测框架．一种结合相关性和多样性的图像标签推荐方法
摘要：为了帮助用户高效地组织和检索图像资源，多数图像分享站点允许用户为图像添加标签．图像标签推荐系统旨在提供一组标签候选项来方便用户完成添加标签的过程．以往的图像标签推荐方法往往利用标签间的共现信息进行标签推荐．但是，由于忽略了图像的视觉内容信息和被推荐标签之间的多样性，以往方法的推荐结果常存在标签歧义和标签冗余的问题．为了解决上述问题，文中提出了一种新的图像标签推荐方法，该方法综合考虑了被推荐标签的相关性和多样性．首先，利用视觉语言模型，该方法分别计算标签与图像的相关性和标签之间的视觉距离．然后，基于上述计算，给出一个贪心搜索算法来找到能合理地平衡相关性和多样性的标签集合，将该集合作为最终的推荐．在Flickr数据集上的实验结果表明，该方法在准确率、主题覆盖率和^测度上均优于目前的代表性方法．用户查询意图切分的研究
摘要：用户查询意图是指用户在构建查询时，希望搜索引擎能够返回的信息．如果搜索引擎可以判断用户当前查询与之前输入的查询是否属于同一查询意图，那么可以为用户提供更适当的查询建议、查询扩展或者个性化检索服务等．该文提出了基于点击相似度切分用户查询意图，在决策树模型和CRF模型上都取得了一定的提升．利用用户点击信息可以提高查询意图切分的效果，引入用户点击信息后，基于决策树的方法，F值提高1％，基于CRF模型的F值提高1．4％．SPCF：一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法
摘要：基于内存的协同过滤是当前互联网推荐引擎中的核心技术．然而，目前该技术的发展面临着严重的用户评分稀疏性问题．该文通过采用传播的思想对数据稀疏性问题进行了有益的探索和研究，并提出了一种改进的基于内存的协同过滤推荐算法SPCF．该算法通过相似度传播，寻找到更多、更可靠的邻居，然后在此基础上，从用户和项目两方面信息考虑对用户进行推荐．在MovieLens和YahooMusic数据集上的实验结果表明，SPCF在MAE指标上比传统的基于内存的协同过滤推荐算法有明显的提高．