康莉莉 曹俊 重慶能源職業學院
近年來,物聯網的發展為我國社會經濟的建設做出了巨大的貢獻。在當前多樣化、海量的物聯網物理實體的背景下,對物聯網搜索的效率提出了更高的要求。如何準確、快速、高效的搜索用戶所需的物理實體,成為了提高物聯網搜索效率的關鍵性問題。因此,本文對物聯網中適用于內容搜索的實體狀態匹配預測的方法展開研究,無疑對于提高物聯網實體搜索的效率具有重要的意義。
物聯網內容搜索服務架構包括了實體與傳感器群、預測模型數據庫、物聯網官網官、互聯網鏈接和客戶端等。其中,客戶端是發送客戶搜索的請求;傳感器是采集實體狀態的信息;預測模型數據庫是用于存儲歷史的數據和預測模型;物聯網網關是負責傳送用戶搜索請求和收集上報的數據;互聯網是確保傳輸用戶請求、收集用戶搜索請求等個環節信息的有效傳輸。
首先,客戶端發出的搜索請求,按照相應的地理位置進行信息分類,并將用戶搜索的請求信息通過互聯網傳輸到物聯網網關。由于物聯網實體的狀態具有時效性,降低其應有的實用價值。上層網關向下層網關下發搜索的命令后,通過訪問本地的預測模型數據庫,查詢相應與搜索信息相匹配或相近的實體模型,并選取和模型概率相近的模型。最后,通過物聯網網關驗證所搜的信息反饋給用戶。實現了物聯網內容的搜索服務。
在進行內容搜索的過程中,為了保證搜索到的數據信息的準確性和及時性,應建立實體預測的預測模型,在用戶申請搜索服務后,能夠及時的為其提供所需實體。一般情況下,主要有以下幾種方法:(1)實體等時距狀態預測方法。該方法主要是利用實體狀態中包含的相關數據信息,在傳感器進行周期性采集的條件下,將實體的狀態信息進行收集,并傳輸到網關,根據歷史信息的數據變化趨勢,對矩陣的變化狀態進行預測[1]。(2)實體周期內狀態估計方法。該方法與第一種方法不同,由于用戶在進行內容搜索時,搜索的時間一般不具規律性,采用實體等時距狀態預測時,往往得到的數據結果不是很準確。因此,實體周期內狀態估計方法也是常用的一種方法。通常情況下,可以采用牛頓插值多項式的方式進行預測。這時,實體狀態本點集可以表示為:,其中,是指用戶進行內容查詢的時間, 表示用戶查詢時的實體狀態值。
利用預測模型,網關能夠大體上估算出實體的狀態和用戶的需求是否一致,但在實體狀態的預測過程中,還有比較統一的度量標準。同時,為了確認搜索結果的準確性,實體的實際狀態還并不能夠確認,需要網關對其進行更進一步的驗證。而有序驗證方法正是在網關的作用下,對實體的狀態進行驗證的有效方法[2]。為了更好的對實體之間進行合理的匹配,下面對具體的應用方法進行簡單的闡述:首先,應對實體狀態的預測值進行計算,再在向量空間中將得到的預測值進行準確的計量。此外,為了保證數據搜索結果的準確性,應選擇匹配實體并進行驗證,該驗證過程中,位于下層的網關在收到排序列表之后,將所有的數據信息傳輸到上層網關中,再由上層網關完成處理,對下層網關進行數據排列,最終得到相應的數據結果。
仿真驗證所采用的方法主要是數據集仿真驗證法,該驗證方法的準確率能夠達到97.7%,其驗證過程中的誤差值比較小,通過將相關數據傳輸到矩陣空間中,起到增強實體狀態的效果[3]。此外,還可以采用周期內實體狀態預測法進行預測,比較不同周期的歷史數據。在預測精度比較嚴格的應用環境中,可以利用
法進行匹配驗證,這以驗證過程中并不會使用到歷史數據,主要適用于網關的使用受到限制的應用場景中。
綜上所述,本文對物聯網內容搜索服務架構進行分析,針對物聯網實體物理搜索效率低的問題,提出了適用于物聯網內容搜索實體狀態的匹配預測的方法。通過實體狀態預測方法、實體有序驗證方法、仿真驗證和試驗結果分析三方面展開探討。毫無疑問,本文所述的方法和傳統的方法相比而言,有利于提高物聯網實體實體的搜索精確度,有效的提高物聯網實體搜索的效率,能有效的降低物聯網搜索通訊的開銷。
[1]王贊,郜健,陳翔等.自動程序修復方法研究述評[J/OL].計算機學報,2017,26(06):1-25.
[2]張普寧,劉元安,吳帆等.帶有匹配估計方法物聯網基于內容的實體搜索機制[J].上海交通大學學報,2016,50(07):1060-1064-1070.
[3]張普寧,劉元安,吳帆等.物聯網中適用于內容搜索的實體狀態匹配預測方法[J].電子與信息學報,2015,37(12):2815-2820.