《基於社會關係認知的物聯網移動感知服務模型與方法》是依託西安交通大學，由桂小林擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於社會關係認知的物聯網移動感知服務模型與方法
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：桂小林
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
本項目針對物聯網的稀疏網路場景造成的感知空洞問題，引入以人為中心的移動感測節點，解決目標區域的感知服務盲區問題，目標是提高物聯網的感知服務質量。主要研究工作包括：（1）針對目標區域的情景感知需要，基於社會網路關係理論和面向服務的體系結構，研究虛擬社會網路的構造方法和自適應機理，提出一種面向物聯網的移動感知服務模型；（2）基於移動感知節點間的信任關係和社區屬性，研究用戶服務請求的可信遞方法，提出感知服務請求和服務回響的路由選擇算法；（3）分析移動感知節點在隨機移動過程中的行為軌跡，挖掘移動感知節點的行為規律，研究基於行為規律的移動感知服務節點發現和選擇算法；（4）基於真實感知網路實驗環境，對本項目提出的服務模型和關鍵技術進行實驗測試與驗證。本項目的研究成果對於降低稀疏網路的感知空洞，提升感知服務的可靠性和安全性具有重要的理論和現實意義。
結題摘要
本項目針對物聯網的稀疏網路場景造成的感知空洞問題，引入了以人為中心的移動感測節點，構建了移動感知服務模型，研究了其中的關鍵科學問題。相關研究工作發表論文27篇，申請發明專利7項，培養研究生15人，出版著作2部。超額完成了預計的研究任務。具體研究工作包括： （1）針對物聯網移動感知服務機理展開研究，引入“以人為中心”新型感知服務模式。基於群智計算和面向服務的體系架構，提出了物聯網移動感知服務模型，研究了服務節點的社會關係認知、社區結構挖掘、服務選擇與路由發現等關鍵技術，構建了一個基於校園級物聯網移動感知服務平台，完成了關鍵技術測試與驗證。 （2）針對物聯網感知節點的移動性、社會性和時空複雜性給社會關係的度量與預測帶來的問題，提出了一種社會關係認知模型。該模型從移動節點社會關係的複雜性、社會性、非對稱性、傳遞性和動態性出發，引入位置因子、互動因子、服務評價因子和反饋聚合因子等決策因子，結合粗糙集和信息熵，提出了一種基於最佳化的支持向量機的社會關係預測算法，克服了已有模型存在的決策屬性單一、計算結果具有較大局限性的不足，解決了先驗知識不足情況下的發現感知節點的成功率。 （3）針對物聯網中數據傳輸鏈路問題，通過計算網內移動節點間的最優路徑樹、相似指數和社區離散指數等參數，提出了一種基於社會關係認知的社區劃分算法，該方法可提高從服務請求節點到服務提供節點之間的可信服務鏈路的聯通機率。並以此為基礎，設計了一種社區結構檢測算法，該算法引入社區離散指數作為目標最佳化函式，控制傳輸鏈路的檢測過程；該算法在傳輸成功率、傳輸延遲和路由開銷等方面均有提升。 （4）針對物聯網服務過程中的數據隱私安全需要，研究了物聯網環境下的數據隱私安全模型，設計了支持密文計算的同態加密算法；針對物聯網數據分類統計需要，提出了一種保持數據統計特徵的數據擾動方法，該方法能保持整體數據的期望和協方差不變；針對物聯網數據分類統計需要，提出一種利用貝葉斯原理支持分類的數據重構方法；針對物聯網空間數據外包引入的隱私泄露風險，研究了基於改進的Hilbert曲線的空間數據隱私保護方法，該方法支持對空間的分區域授權，並對其安全性和完整性進行了驗證。 本項目的研究成果對於降低物聯網的感知空洞，提升感知服務的可靠性和安全性具有重要的理論和現實意義。
