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题名相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法
被引量：1
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作者
张普宁
亢旭源
刘宇哲
李学芳
吴大鹏
王汝言
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆高校市级光通信与网络重点实验室
泛在感知与互联重庆市重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1702-1709,共8页
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基金
国家自然科学基金(61871062,61901071)
重庆市高校创新团队建设计划资助项目(CXTDX201601020)
+2 种基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0303)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800615)
第五批重庆市高校优秀人才支持计划(渝教人发[2017]29号)。
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文摘
针对现有相似实体搜索方法缺乏对于观测序列长度的自适应性,且搜索过程数据存储开销过大,搜索结果准确性较低的问题,该文提出相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法(SAEES)。首先,设计了轻量级观测序列分段表示方法,对传感器采集的实体原始观测序列进行轻量级分段压缩表示,以降低实体观测序列的存储开销。然后,提出了观测序列相似度自适应估计方法,实现对不同观测序列长度的实体相似性的准确估计。最后,设计了高效的相似实体搜索匹配方法,依据所估计的实体相似度进行实体的准确搜索匹配。仿真结果表明,所提方法可大幅提高相似实体搜索的效率。
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关键词
物联网
实体搜索
相似度
自适应估计
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Keywords
Internet of Things(IoT)
Entity search
Similarity
Adaptive estimation
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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