《面向感測器網路的不確定數據查詢處理與最佳化》是依託東北大學，由信俊昌擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向感測器網路的不確定數據查詢處理與最佳化
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：信俊昌
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
隨著電子技術的飛速發展，感測器網路已經逐漸滲透到國民經濟各個領域當中。受到硬體設備、感測技術、通信質量和監測環境等多種因素影響，不確定性成為感知數據的固有屬性，無法運用確定性感知數據管理技術進行有效管理，查詢處理與最佳化是不確定感知數據管理的核心。因此，研究面向感測器網路的不確定數據查詢處理與最佳化對滿足人們日益提高的套用需求將起到十分重要的作用，必將成為近期的研究熱點。本項目考慮感測器網路的分散式環境、感測器節點的資源受限性、感知數據的不確定性和屬性及時空相關性等特點，緊緊圍繞不確定感知數據查詢處理與最佳化問題，重點針對不確定感知數據模型、不確定感知數據存儲與索引和不確定感知數據的查詢處理與最佳化算法等關鍵技術展開深入研究。設計並實現一個感測器網路仿真系統來驗證研究成果的正確性和有效性。相關研究成果將為感測器網路實際套用提供更加可靠的保證，具有十分重要的理論研究意義和實際套用價值。
結題摘要
在感測器網路中，由於受硬體設備、感測技術、通信質量和周圍環境等多種因素的共同影響，節點採集的往往是不精確或可信度很低的感知數據。可以說，感知數據本質上是不確定數據，不確定性是感知數據的固有屬性。不確定感知數據查詢處理與最佳化是不確定感知數據管理的核心技術，它與不確定感知數據模型、不確定感知數據存儲與索引密切相關，直接關係到無線感測器網路套用系統的性能。因此，本項目以不確定感知數據表達模型、分散式存儲、分散式索引、分散式查詢處理和分散式查詢最佳化等為核心，從面向感測器網路的不確定查詢處理與最佳化和面向感知大數據的不確定查詢處理與最佳化兩個方面入手，深入研究了不確定感知數據的分散式查詢處理與最佳化技術。在面向感測器網路的不確定查詢處理與最佳化方面，主要研究了感測器網路中的Reverse Skyline、β-Approximate Skyline、Skycube、Skyline節點和機率Skyline的分散式查詢處理與最佳化，以及面向感知數據流的機率Reverse Skyline和子空間Global Skyline的查詢處理與最佳化；在面向感知大數據的不確定查詢處理與最佳化方面，主要研究了基於MapReduce框架的k-NN、Top-k、Skyline、機率Skyline和分類等查詢的分散式處理與最佳化技術。經過項目組成員為期三年的共同努力，本項目在理論研究、學術交流和人才培養等方面均取得了大量成果。在理論研究方面，共申請發明專利3項、發表感知數據管理領域學術論文23篇，包括《TKDE》、《DKE》、《NEUCOM》、《NCA》、《WWWJ》、《MPE》、《計算機學報》和《計算機研究與發展》等學術期刊，以及EDBT、DASFAA、BigData Congress、ELM、NDBC和CNCC等學術會議。上述23篇論文被SCI收錄8篇、EI收錄19篇，其中1篇論文還獲得了CCF認定的B類會議DASFAA 2012的Best Paper Award First Runner-up獎勵；此外，還另有錄用待發表論文2篇。在學術交流方面，項目組成員和碩博士研究生三年來共23人次參加了國內外重要的學術會議，與相關領域的專家和同行進行了廣泛而深入的交流。在人才培養方面，協助培養博士研究生3人，2人已順利畢業；協助培養碩士研究生5人，均已順利畢業；獨立培養碩士研究生4人，均將於2015年7月份畢業。
