导读:本文包含了位置感知模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:订阅,发布,概率主题模型,主题映射,索引
位置感知模型论文文献综述
鲜学丰,崔志明,赵朋朋,刘昭斌,顾才东[1]（2018）在《基于主题模型的位置感知订阅发布系统》一文中研究指出随着移动互联网的迅速发展和智能手机的普及,基于位置感知的订阅发布系统在工业界和学术界引起了广泛重视。现有系统主要处理海量空间数据下订阅与事件的查询匹配问题,其匹配模型主要是基于空间关键字之间的相似性,鲜有研究考虑语义相关性。为了探索并实现订阅发布系统在语义上的查询与匹配,提出了一种基于主题模型的位置感知订阅发布系统。首先,该系统利用主题模型对订阅发布系统中的关键字进行主题映射。然后,设计了一种两步分区索引结构RP~(TM)-trees,并使用该索引结构为订阅的主题集合和空间信息建立索引。RP~(TM)-trees根据主题集合的主题个数及关键主题对订阅进行两步分区索引,使其对订阅的分区能力更强,从而显着提升查询匹配的效率。最后,在高流速的事件流、千万级订阅数据集上进行了实验,实验结果表明所提方案是稳定和高效的。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年03期）
卢文东[2]（2016）在《位置感知影响最大化算法及传播模型设计与实现》一文中研究指出影响力最大化问题首先被Domingos和Richardson引入到社会网络领域,成为社会网络领域的一个热门的研究问题。问题提出后各领域的学者纷纷开始提出各种各样的算法用于求解社会网络上的影响力最大化问题。本文针对于具有地理位置信息的商店进行影响最大化问题的研究,主要的研究内容如下:基于喜好及位置因素的贪心算法的研究。现有的边概率取值上一成不变的使用没有现实意义的选取方式,本文通过提出基于喜好相似度与距离两个因素来定义边概率和根据距离来选取候选种子集合的方式,通过这样的方式不仅具有现实的意义而且使图中的无效节点在开始时就被排除。提出基于影响成功模型的区域划分算法,在以往的影响最大化算法中,都是在整个网络上去获取种子节点,这样会花费很大的开销。本算法是通过对位置感知网络划分区域,对每个区域进行种子节点的选取,把各区域得到的节点集合起来得到最终的种子节点集合。本文又提出一个基于影响成功率的传播模型,该模型是考虑到当节点影响其他节点时会根据之前成功激活节点的个数为其自身赋予一个影响成功率,影响成功率会影响之后它的邻居节点是否被激活。最后,本文使用一部分真实数据和一部分模拟数据进行实验验证,并从时间和影响力两个方面对基于喜好及位置因素的贪心算法和基于影响成功率模型的区域划分算法进行验证。(本文来源于《黑龙江大学》期刊2016-03-27）
李胜,王叶茂[3]（2015）在《一种基于本体和位置感知的图书馆书籍推荐模型》一文中研究指出【目的】改善图书馆的推荐服务,帮助用户选择感兴趣的书籍资源。【方法】结合Wi-Fi室内定位技术,提出一种基于本体和具有位置感知的图书馆书籍推荐模型。通过构建书籍分类本体,结合用户偏好和区域组偏好,在考虑推荐处理触发机制问题下进行推荐。【结果】与现有综合本体和协同过滤方法相比,提出的模型在推荐精度和相关度上分别提高13.56%和21.79%,相比单纯基于内容过滤的方法,推荐结果的集合多样性提高48.03%。【局限】未讨论推荐模型中个人书籍偏好和区域组偏好的权重。【结论】本研究有利于改善图书馆的推荐服务,提供位置相关的个性化书籍推荐。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2015年03期）
饶洁,谭博,谭成翔[4]（2014）在《基于加密数据的位置感知隐私保护模型》一文中研究指出针对移动互联网基于位置的服务(LBS)的隐私安全问题,在对已有模型分析研究的基础上,提出了基于加密数据的位置感知隐私安全模型。通过第叁方可信服务器对数据库进行加密,实现了服务和隐私之间的平衡。同时采用自主访问控制(DAC)策略,用户可以按照自己的意愿,在保证自己隐私的同时有选择地与其他用户共享数据。最后提出了一种改进的保序加密算法,通过数据转换、桶划分以及线性映射实现了高效的位置感知查询。实验分析表明,该模型实现了位置数据的加密查询和以用户为中心的访问控制策略,改进的算法具有更高的效率。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年05期）
陈烁,徐光伟[5]（2011）在《基于兴趣分簇与物理位置感知的P2P网络模型》一文中研究指出针对分布式非结构化P2P网络中搜索花费高,效率低的问题,提出了一种层次架构混合P2P网络模型。通过对节点的兴趣分簇,使兴趣相关的节点在网络中相近,查询消息路由到相关兴趣的节点上,有效提高了搜索效率;结合物理位置感知,使物理位置相近的节点在网络中也相近,改善了物理网络拓扑与虚拟拓扑不匹配的问题。(本文来源于《微计算机信息》期刊2011年06期）
沈富可[6]（2011）在《基于位置感知和兴趣集中的Aroma-CDN模型及关键问题研究》一文中研究指出目前的互联网拓扑结构中,在运营商网络衔接的NAP点处互通严重不畅,大量的C/S架构的服务使得互联网的流量和负载分布又极不均衡,因此,CDN是一个不错的解决方案。然而,当要进行大规模的内容分发时,如果使用专用的CDN架构,就需要扩建大量的CDN设备,投资巨大,维护成本高。特别地,对于教育、科研机构、社会团体等非赢利网站往往难以负担部署和管理专用CDN系统的庞大开销。因此,这些网站很容易超载。这些网站需要的是扩展性好、负担得起的内容交付网络基础设施。基于P2P的CDN可以很好地满足以上这些要求。为了最大可能利用低层的网络基础设施,又不需要基础设施提供商的支持,在这种情况下,需要参与的节点能发现自己所处网络中的位置区域(locality),这里的位置区域不是只物理上的位置关系,而是指拓扑关系上,两个节点之间传输时延(RTT)比较小。P2P CDN系统需要解决客户要获取的内容是否在离开自己不远的网络节点中有缓存以及如何获得这些缓存,以便用户节点可以得到系统所提供的“一跳”就近投递服务。P2P CDN系统的设计目标就是提供一种机制,能够支持位置感知,实现对相同的内容对象感兴趣的一组用户之间的内容共享。同一个位置区域的带宽资源被认为相对富余,可以支持内容对象的高速传输。兴趣集中,是指在同一位置区域内对相同内容对象感兴趣的一组用户构成一内容共享用户群,区域之间的内容复制尽可能受限,相同情况下内容复制尽可能发生在区域内部。本文分析了基于P2P CDN的关键技术及已有的基于位置感知和兴趣集中的探索案例,设计了一个新型的基于位置和兴趣感知的涵盖结构型覆盖网和非结构型覆盖网的多层次混杂模型,称为Aroma-CDN/Earoma-CDN。并在此基础上,完成了以下叁方面的工作：1.关于网络时延探测和位置区域判定问题。网络时延探测和位置区域判定是基于位置感知的P2P-CDN能够有效实施的基础,不同于其他的区域感知只进行简单的TTL探测的传统方法,提出了一种带有可预测刷新周期的大方差适应探测机制(LVAP/PRC),能在一个简单的框架下,同时兼顾中国不同运营商网络的互联实际,可以支持ICMP、socket连接等多种探测手段,能够适应大方查的互联网时延变化,对探测的周期进行预测,从而可以减少探测流量,通过模拟实验与分布式分级机制进行比较,取得不错的位置感知效果。2.提出了一种将结构型的Coral-CDN和非结构型的自适应周期的gossip相结合的P2P CDN方案Aroma-CDN,将大量的重负荷流量尽可能限制在区域范围之内,减少跨ISP之间的重复复制流量,通过多层级位置感知提高了内容对象的查找速度,在带宽资源相对富余的区域内部,借助logistic生长曲线方程来实现gossip周期的自适应,从而实现区域内部的节点之间的内容索引信息的快速同步。通过模拟实验,验证了静态环境下该机制在收敛速度、命中率、背景流量、查找时间及传输距离等方面的有效性。3.关于P2P-CDN网络的可扩展性和高动态性问题。针对P2P网络中的大量用户的动态加入和离开问题,在Aroma-CDN的基础上设计了EAroma-CDN架构,给出了随着内容节点数量的增加,DSHT目录节点扩充方法,petal的演化方案,以及节点的离开和失败的发现和替换机制。通过PeerSim实验证明这个方法在大规模网络环境以及有一定比例的节点动态加入和离开情况下的自适应性和健壮性。(本文来源于《华东师范大学》期刊2011-03-01）
孙新,刘玉树,刘琼昕,郑军[7]（2010）在《具有位置感知和语义特征的P2P网络模型》一文中研究指出非结构化P2P网络中常用的泛洪搜索方法造成了严重的通信消耗.提出一种基于位置感知和语义的P2P网络模型,在覆盖网络的构建过程中考虑底层的物理网络拓扑,同时兼顾拓扑结构与共享资源之间的相关性.该网格模型基础上,给出了语义搜索算法.实验结果表明,提出的网络模型能够减少覆盖网络与底层物理网络拓扑不匹配带来的网络开销,并且在查找性能和网络开销之间取得了良好的平衡.(本文来源于《电子学报》期刊2010年11期）
王铁军,刘恒,周明天,佘堃[8]（2010）在《一种位置感知的对等网络模型研究》一文中研究指出为了尽可能地在本地访问网络资源,从而缩短网络访问时间,提出了一种位置感知的分布式生成树LDST模型,使得地理上邻近的节点被分在逻辑上靠近的组中。通过采用底层网络中节点间跳数或消息延迟作为覆盖网络中两个节点间的距离,制定了节点在LDST模型中代表元和邻近组的选取规则,给出了建立无标杆的、分层的、位置感知的覆盖网络的构造算法。数学分析和仿真结果表明,LDST模型具有小世界特性,节点加入算法具有对数时间复杂度,LDST模型具有较好的易扩展性和应用价值。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2010年07期）
张海涛,闾国年,张书亮,原立峰,姜峰[9]（2009）在《基于移动Web服务的位置感知系统模型研究》一文中研究指出针对位置感知系统在具有高度分布、自治,网络拓扑结构动态变化特性移动无线网络中应用的需求,在分析传统位置感知系统特点的基础上,本文提出利用移动Web服务技术构建位置感知系统模型的思路,设计了具有注册发布、发现匹配运算以及广播使用位置感知服务等功能的框架模型与服务交互模型,并实现了基本的算法。对于位置感知系统的理论与应用研究具有一定的参考价值。(本文来源于《微计算机信息》期刊2009年18期）
高博,王汝传,陈志,叶宁[10]（2007）在《普适计算环境下基于超声波的室内位置感知模型》一文中研究指出在普适计算环境下,室内位置感知需要精确的获取设备位置信息,对定位性能也有较高要求。本文分析多种位置感知技术,提出一种基于超声波技术、采用叁维坐标定位算法的室内位置感知模型,引入参考节点,实现动态的室内位置感知,针对各种影响位置信息的因素如温度、障碍物等提出相应的解决方案。性能分析表明,该模型达到了设计目标,具有较高的精确度和良好的定位性能。(本文来源于《第叁届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集》期刊2007-10-01）
位置感知模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
影响力最大化问题首先被Domingos和Richardson引入到社会网络领域,成为社会网络领域的一个热门的研究问题。问题提出后各领域的学者纷纷开始提出各种各样的算法用于求解社会网络上的影响力最大化问题。本文针对于具有地理位置信息的商店进行影响最大化问题的研究,主要的研究内容如下:基于喜好及位置因素的贪心算法的研究。现有的边概率取值上一成不变的使用没有现实意义的选取方式,本文通过提出基于喜好相似度与距离两个因素来定义边概率和根据距离来选取候选种子集合的方式,通过这样的方式不仅具有现实的意义而且使图中的无效节点在开始时就被排除。提出基于影响成功模型的区域划分算法,在以往的影响最大化算法中,都是在整个网络上去获取种子节点,这样会花费很大的开销。本算法是通过对位置感知网络划分区域,对每个区域进行种子节点的选取,把各区域得到的节点集合起来得到最终的种子节点集合。本文又提出一个基于影响成功率的传播模型,该模型是考虑到当节点影响其他节点时会根据之前成功激活节点的个数为其自身赋予一个影响成功率,影响成功率会影响之后它的邻居节点是否被激活。最后,本文使用一部分真实数据和一部分模拟数据进行实验验证,并从时间和影响力两个方面对基于喜好及位置因素的贪心算法和基于影响成功率模型的区域划分算法进行验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
位置感知模型论文参考文献
[1].鲜学丰,崔志明,赵朋朋,刘昭斌,顾才东.基于主题模型的位置感知订阅发布系统[J].计算机科学.2018
[2].卢文东.位置感知影响最大化算法及传播模型设计与实现[D].黑龙江大学.2016
[3].李胜,王叶茂.一种基于本体和位置感知的图书馆书籍推荐模型[J].现代图书情报技术.2015
[4].饶洁,谭博,谭成翔.基于加密数据的位置感知隐私保护模型[J].计算机应用.2014
[5].陈烁,徐光伟.基于兴趣分簇与物理位置感知的P2P网络模型[J].微计算机信息.2011
[6].沈富可.基于位置感知和兴趣集中的Aroma-CDN模型及关键问题研究[D].华东师范大学.2011
[7].孙新,刘玉树,刘琼昕,郑军.具有位置感知和语义特征的P2P网络模型[J].电子学报.2010
[8].王铁军,刘恒,周明天,佘堃.一种位置感知的对等网络模型研究[J].计算机应用研究.2010
[9].张海涛,闾国年,张书亮,原立峰,姜峰.基于移动Web服务的位置感知系统模型研究[J].微计算机信息.2009
[10].高博,王汝传,陈志,叶宁.普适计算环境下基于超声波的室内位置感知模型[C].第叁届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集.2007