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網絡移動信息服務方法 版權信息
- ISBN：9787030633286
- 條形碼：9787030633286 ; 978-7-03-063328-6
- 裝幀：圓脊精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
網絡移動信息服務方法 本書特色
《網絡移動信息服務方法》主要介紹網絡移動信息服務方法，面向智慧城市建設，網絡移動信息服務是其建設成果*直觀的信息技術層面的體現。《網絡移動信息服務方法》從橫縱兩個方向來剖析其方法技術：從縱向上探討了分層次的信息服務網絡支撐技術；從橫向上給出了多種面向智慧城市的應用服務技術。首先介紹網絡移動信息服務的概念及當前發展；然后詳細介紹鏈路層的鄰居節點發現技術、網絡層的路由與均衡接入技術、應用層的社區結構發掘技術，給出統一的網絡移動信息服務平臺；*后基于此平臺，分別面向智能交通、智慧旅游、移動支付三大應用場景，介紹相關應用的發展現狀，及其中的關鍵信息服務技術，如軌跡分析技術、位置推薦技術及移動端的行為認證技術等，這些先進的技術促進了當前網絡移動信息服務的發展。
網絡移動信息服務方法 內容簡介
本書主要介紹網絡移動信息服務方法, 面向智慧城市建設, 網絡移動信息服務是其建設成果*直觀的信息技術層面的體現。本書從橫縱兩個方向來剖析其方法技術: 從縱向上探討了分層次的信息服務網絡支撐技術 ; 從橫向上給出了多種面向智慧城市的應用服務技術。
網絡移動信息服務方法 目錄
目錄前言**章 網絡移動信息服務基礎 11.1 網絡移動信息服務概念及其發展 11.2 網絡通信架構 11.3 網絡移動信息服務分類 21.4 網絡移動信息服務的關鍵技術 31.5 本章小結 4參考文獻 5第二章 網絡鄰居節點發現技術 62.1 引言 62.2 鄰居節點發現技術發展現狀 62.3 基于角色扮演的鄰居發現算法 82.3.1 無線網絡模型與假設 82.3.2 Erupt算法描述 92.3.3 兩個節點情況下的分析 102.3.4 平均延遲 102.3.5 占空比和能量損耗 132.3.6 多節點情況下的分析 132.4 基于節點密集場景的鄰居發現算法 152.4.1 Centron方法設計 152.4.2 場景模型和假設 152.4.3 協議描述 162.4.4 方法效用分析 172.5 本章小結 21參考文獻 21第三章 移動網絡高效路由與均衡接入技術 243.1 引言 243.2 相關技術發展 243.3 基于社交關系的移動網絡路由協議 263.3.1 局部活躍性 273.3.2 社交相似性 283.3.3 LASS算法 293.3.4 實驗評估 313.4 車聯網認知路由協議 373.4.1 Q學習框架 373.4.2 基于Q學習的車聯網認知路由算法 383.4.3 實驗評估 403.5 基于強化學習的移動用戶接入負載均衡方法 423.5.1 主要思想 433.5.2 系統模型和假設 443.5.3 在線強化學習移動用戶接入設計 453.5.4 復雜性分析 543.5.5 實驗評估 543.6 本章小結 58參考文獻 58第四章 網絡社區結構發掘技術 624.1 引言 624.2 社區發掘技術發展現狀 634.3 自適應加權動態社區發掘算法 644.3.1 動態加權圖 644.3.2 社區結構 654.3.3 社區結構初始化 654.3.4 動態跟蹤算法 684.3.5 SAWD社區檢測算法的復雜度 744.3.6 SAWD社區檢測算法的擬合度評估 754.3.7 問題討論 764.4 跨空間社區檢測 774.4.1 關于跨空間社區的描述性定義 774.4.2 跨空間社區檢測算法 784.4.3 關于合并準則的討論 824.5 本章小結 83參考文獻 84第五章 網絡移動信息服務平臺 865.1 系統總體設計 865.2 資源調度優化子系統 885.3 網絡交易在線監控子系統 905.4 交通出行在線分析及服務子系統 925.5 本章小結 95參考文獻 95第六章 智能交通 966.1 現有相關國內外應用及技術介紹 966.2 路況預測與**出行路徑選擇 976.2.1 基于非線性時間序列路況預測 986.2.2 動態網絡*短路問題近似算法 1006.2.3 仿真實驗 1036.3 基于稀疏GPS數據的車輛行為分析 1066.3.1 iLogBook概述 1066.3.2 原始數據處理 1076.3.3 對GPS數據的語義分析 1146.3.4 數據集 1156.3.5 實驗評估 1166.4 基于鄰近車輛危險行為的識別與預警 1216.4.1 系統模型和設計目標 1216.4.2 系統概述 1236.4.3 原始數據訓練 1246.4.4 行為匹配 1286.4.5 實驗評估 1296.5 本章小結 134參考文獻 134第七章 智慧旅游 1387.1 現有相關國內外應用及技術介紹 1387.2 基于協同張量分解的位置推薦 1417.2.1 協同張量分解方法 1417.2.2 基于協同張量分解的位置推薦方法 1487.2.3 性能評估 1517.3 基于劃分的協同張量分解的位置推薦 1557.3.1 問題描述 1567.3.2 基于劃分的協同張量分解的位置推薦方法 1577.4 基于**邊緣相關的位置序列推薦 1597.4.1 問題描述 1617.4.2 個性化位置序列推薦方法 1667.5 本章小結 177參考文獻 177第八章 移動支付認證 1828.1 現有相關國內外應用及技術介紹 1828.2 基于用戶姿勢的觸屏行為認證系統架構 1838.2.1 總體架構 1848.2.2 數據采集 1868.2.3 姿勢特征提取 1888.2.4 姿勢聚類算法 1908.2.5 姿勢聚類實驗分析 1918.3 登錄時認證模型的構建及認證 1938.3.1 登錄時認證手勢特征的提取 1938.3.2 訓練各姿勢下的手勢認證子模型 1948.3.3 登錄時認證方法 1958.3.4 實驗結果與分析 1978.4 持續性認證模型的構建及認證 1998.4.1 持續性認證手勢特征的提取 1998.4.2 訓練各姿勢下的手勢認證子模型 2018.4.3 持續性認證方法 2028.4.4 實驗結果與分析 2058.5 本章小結 207參考文獻 207關鍵詞中英文對照表 210彩圖
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