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云邊端協同的知識服務:理論與應用 版權信息
- ISBN：9787030749949
- 條形碼：9787030749949 ; 978-7-03-074994-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
云邊端協同的知識服務:理論與應用 內容簡介
本書圍繞在工業界廣為應用的云計算與邊緣計算技術，在扼要介紹傳統理論及方法的基礎上，系統地論述了著者近10年來在云邊端協同服務領域的理論、算法及應用成果。主要內容包括：云邊協同服務技術的國內外近期新研究進展，社交信任感知的云邊端協同服務架構、云邊端協同的軌跡隱私保護技術、云邊端協同的服務實體搜索技術、云邊端協同的內容緩存分發技術、云邊端協同的知識遷移技術。全書兼具理論性、資料性和實踐性。
云邊端協同的知識服務:理論與應用 目錄
目錄
第1章緒論1
1.1互聯網網絡服務的演變1
1.2互聯網服務使能技術2
1.3互聯網服務面臨的問題及挑戰4
1.4“云-邊-端”協同服務技術研究現狀及發展趨勢5
1.5本章小結6
參考文獻6
第2章內生關系感知的“云-邊-端”協同服務架構8
2.1“云-邊-端”協同服務原則與目標8
2.2“云-邊-端”協同服務的研究現狀及主要挑戰11
2.2.1“云-邊-端”協同服務的研究現狀11
2.2.2“云-邊-端”協同服務的主要挑戰13
2.3內生關系感知的“云-邊-端”協同服務架構模型13
2.3.1上下文感知15
2.3.2信任管理17
2.3.3協同分發19
2.4本章小結21
參考文獻21
第3章“云-邊-端”協同的軌跡隱私保護技術24
3.1軌跡隱私保護研究現狀及主要挑戰24
3.1.1國內外研究現狀24
3.1.2當前存在的主要挑戰26
3.2系統模型與基礎理論27
3.2.1系統模型27
3.2.2零知識證明29
3.2.3群簽名29
3.2.4本地差分隱私29
3.3基于零知識證明和群簽名的匿名認證方法30
3.3.1基于零知識證明的匿名認證方法30
3.3.2基于群簽名的匿名認證方法32
3.4“云-邊-端”協同的位置及軌跡隱私保護方法35
3.4.1基于空間四叉樹的地理位置編碼方法36
3.4.2基于本地化差分隱私位置/軌跡數據保護方法37
3.4.3實驗分析39
3.5本章小結41
參考文獻41
第4章“云-邊-端”協同的實體搜索服務技術43
4.1實體搜索服務技術研究現狀及主要挑戰43
4.1.1研究現狀43
4.1.2主要挑戰46
4.2實體搜索模型與基礎理論48
4.3動態特征提取與高效搜索方案50
4.3.1有效的數據抽象與表征方法51
4.3.2時變性感知的實體狀態特征提取方法52
4.3.3“云-邊-端”協同的實體狀態數據緩存方法54
4.4“云-邊-端”協同的實體搜索性能評估56
4.4.1實體分類方法性能驗證57
4.4.2實體數據緩存方法性能驗證59
4.4.3實體搜索方法性能驗證61
4.5本章小結64
參考文獻65
第5章“云-邊-端”協同的視頻緩存分發技術67
5.1技術挑戰69
5.2“云-邊-端”協同的視頻緩存分發模型與基礎理論70
5.2.1“云-邊-端”協同網絡場景70
5.2.2視頻緩存分發模型71
5.2.3視頻緩存分發問題解耦72
5.3“云-邊-端”協同群組興趣挖掘方案73
5.3.1用戶偏好感知的興趣預測方法75
5.3.2群組社交相似度感知的視頻緩存策略76
5.4“邊-端”協同無線資源分配方案79
5.5“云-邊-端”協同視頻緩存分發方案性能評估81
5.5.1用戶興趣預測評估82
5.5.2視頻緩存性能評估83
5.5.3視頻傳輸性能評估86
5.6本章小結88
參考文獻88
第6章“云-邊-端”協同的情感識別技術91
6.1情感識別技術研究現狀及主要挑戰91
6.2系統模型與基礎理論94
6.3用戶情感識別的模型遷移方案96
6.3.1EEG信號預處理96
6.3.2特征提取97
6.3.3三維通道映射98
6.3.4卷積神經網絡100
6.3.5遷移學習101
6.4“云-邊-端”協同的情感識別性能評估102
6.4.1實驗設計及數據處理102
6.4.2實驗結果及討論103
6.5本章小結106
參考文獻107
第1章緒論1
1.1互聯網網絡服務的演變1
1.2互聯網服務使能技術2
1.3互聯網服務面臨的問題及挑戰4
1.4“云-邊-端”協同服務技術研究現狀及發展趨勢5
1.5本章小結6
參考文獻6
第2章內生關系感知的“云-邊-端”協同服務架構8
2.1“云-邊-端”協同服務原則與目標8
2.2“云-邊-端”協同服務的研究現狀及主要挑戰11
2.2.1“云-邊-端”協同服務的研究現狀11
2.2.2“云-邊-端”協同服務的主要挑戰13
2.3內生關系感知的“云-邊-端”協同服務架構模型13
2.3.1上下文感知15
2.3.2信任管理17
2.3.3協同分發19
2.4本章小結21
參考文獻21
第3章“云-邊-端”協同的軌跡隱私保護技術24
3.1軌跡隱私保護研究現狀及主要挑戰24
3.1.1國內外研究現狀24
3.1.2當前存在的主要挑戰26
3.2系統模型與基礎理論27
3.2.1系統模型27
3.2.2零知識證明29
3.2.3群簽名29
3.2.4本地差分隱私29
3.3基于零知識證明和群簽名的匿名認證方法30
3.3.1基于零知識證明的匿名認證方法30
3.3.2基于群簽名的匿名認證方法32
3.4“云-邊-端”協同的位置及軌跡隱私保護方法35
3.4.1基于空間四叉樹的地理位置編碼方法36
3.4.2基于本地化差分隱私位置/軌跡數據保護方法37
3.4.3實驗分析39
3.5本章小結41
參考文獻41
第4章“云-邊-端”協同的實體搜索服務技術43
4.1實體搜索服務技術研究現狀及主要挑戰43
4.1.1研究現狀43
4.1.2主要挑戰46
4.2實體搜索模型與基礎理論48
4.3動態特征提取與高效搜索方案50
4.3.1有效的數據抽象與表征方法51
4.3.2時變性感知的實體狀態特征提取方法52
4.3.3“云-邊-端”協同的實體狀態數據緩存方法54
4.4“云-邊-端”協同的實體搜索性能評估56
4.4.1實體分類方法性能驗證57
4.4.2實體數據緩存方法性能驗證59
4.4.3實體搜索方法性能驗證61
4.5本章小結64
參考文獻65
第5章“云-邊-端”協同的視頻緩存分發技術67
5.1技術挑戰69
5.2“云-邊-端”協同的視頻緩存分發模型與基礎理論70
5.2.1“云-邊-端”協同網絡場景70
5.2.2視頻緩存分發模型71
5.2.3視頻緩存分發問題解耦72
5.3“云-邊-端”協同群組興趣挖掘方案73
5.3.1用戶偏好感知的興趣預測方法75
5.3.2群組社交相似度感知的視頻緩存策略76
5.4“邊-端”協同無線資源分配方案79
5.5“云-邊-端”協同視頻緩存分發方案性能評估81
5.5.1用戶興趣預測評估82
5.5.2視頻緩存性能評估83
5.5.3視頻傳輸性能評估86
5.6本章小結88
參考文獻88
第6章“云-邊-端”協同的情感識別技術91
6.1情感識別技術研究現狀及主要挑戰91
6.2系統模型與基礎理論94
6.3用戶情感識別的模型遷移方案96
6.3.1EEG信號預處理96
6.3.2特征提取97
6.3.3三維通道映射98
6.3.4卷積神經網絡100
6.3.5遷移學習101
6.4“云-邊-端”協同的情感識別性能評估102
6.4.1實驗設計及數據處理102
6.4.2實驗結果及討論103
6.5本章小結106
參考文獻107
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云邊端協同的知識服務:理論與應用 節選
第1章 緒論 1.1 互聯網網絡服務的演變 黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視互聯網行業發展，提出了網絡強國、網絡空間命運共同體的戰略思想。1961年麻省理工學院提出了將計算機互相連接進而完成人與人信息交互的概念，同年又發表了一篇關于包交換的文章。1974年，美國國防部高級研究計劃局首次提出傳輸控制協議(transmission control protocol，TCP)，隨后，1978年，其分解成TCP和網際互連協議(Internet protocol，IP)。1984年，基于域名系統(domain name system，DNS)，用戶可以在不了解到另一個節點確切路徑的情況下完成通信，這標志著“互聯網”大規模信息交換的開始。 1995年開始，互聯網之風漂洋過海來到中國，直至2005年這段時間，被稱為Web 1.0時代。其中，1997年全國撥號入網用戶達到25萬人，此時的互聯網代表產品主要包括門戶網站和電子公告板(bulletin board system，BBS)類。1998年，微軟發布的Windows98操作系統為更多普通民眾接入互聯網提供了機會，使論壇、在線聊天室快速發展起來。截至2001年，全國網民人數達到2200萬人。緊跟其后，以《傳奇》《大話西游》為代表的網游逐漸興起、火爆，以淘寶為首的電商也得到快速發展。*終，全國網民人數在2005年破億。同年，全球開啟了Web 2.0時代，即由公司主導輸出內容轉變為由用戶主導生成內容的互聯網產品模式。 2005年開始，大量視頻網站、社交網絡服務(social network service，SNS)興起，用戶的集體智慧成了互聯網的主導者，整個互聯網的大生態也從“封閉”轉為“開放”。2008年，隨著Android操作系統的發布以及第三代(3G)移動通信技術的逐步商用，中國迎來了移動互聯網時代，微博、知乎、微信等應用也率先出現在人們的視野。2013年開始，智能手機大范圍普及，為了獲取更多的紅利，企業將重點轉移到實體服務中。正是這個時段，美團、滴滴等線上到線下(online to offline，O2O)的公司涌現出新興的勢頭。近年來，全球正在向Web 3.0時代過渡。具體地，網絡逐步擁有“智能思考”的能力，即可按需分配網絡資源、保障用戶個性化需求，甚至可以根據環境變化動態提升安全性能的能力。 總的來說，由于商業和技術的驅動，互聯網已經實現了點對點到多點對多點通信方式的改變，并且致力于突破盡力而為到保障服務質量(quality of service， QoS)、甚至精準服務的模式轉變。另外，互聯網的使用從個體通信、獲取資訊、分享日常已經擴展到更廣闊的場景，包括無人機通信[1]、衛星通信[2]、海洋通信[3]等。整體上，互聯網生態內終將形成“空天地海”一體化交織的繁榮景象。 1.2 互聯網服務使能技術 伴隨移動通信技術的快速迭代更新，互聯網的生態技術也不斷發展。目前，“互聯網+ABCDE”的概念深入人心，且其整體發展和應用水平逐漸成為衡量一個國家綜合實力的重要指標。其中，ABCDE具體指代人工智能(artificial intelligence，AI)、區塊鏈(blockchain)、云計算(cloud computing)、數據(data)和邊緣計算(edge computing)。互聯網相關的使能技術分析如下。 1. 移動通信技術 移動通信技術是互聯網信息交換的基礎。**代(1G)移動通信技術從高級移動電話系統(advanced mobile phone system，AMPS)的研制出發，*終實現了模擬信號的調制及傳輸。在第二代(2G)移動通信系統中，業界人員提出了全球移動通信系統(global system for mobile communication，GSM)和窄帶碼分多址(code division multiple access，CDMA)技術，并采用電路交換的方式改善了用戶通話質量，但其有限的系統帶寬限制了多媒體業務的開展。在第三代(3G)移動通信系統中，中國的時分同步碼分多址(time division-synchronous code division multiple access，TD-SCDMA)技術、歐洲的寬帶碼分多址(wideband code division multiple access，WCDMA)技術和美國的CDMA2000技術并存，共同為高速的多媒體業務提供了支持。在第四代(4G)移動通信系統中，核心網實現了全IP化，有效滿足了業務的高帶寬發展需求，但是隨著平安城市、車聯網、工業互聯網等新型業務形態的產生，4G網絡面臨著提供個性化服務的挑戰。第五代(5G)移動通信系統融合了網絡功能虛擬化(network function virtualization，NFV)、云化無線接入網(cloud-radio access network，C-RAN)、設備到設備(device-to-device，D2D)通信等技術，一定程度上滿足了增強移動帶寬(enhanced mobile broadband，eMBB)、海量機器類通信(massive machine type of communication，mMTC)和超可靠低時延通信(ultra-reliable and low latency communication，uRLLC)場景的應用需求，但面對更加多樣和復雜的網絡環境，資源的調度仍然達不到隨需即用的狀態[4]。因此，在未來的移動通信系統中，還需加強太赫茲通信、可見光通信、AI等潛在技術的研究，盡快實現智慧、深度、全息和泛化的連接。 2. 人工智能 人工智能是計算機科學、仿生學、生物學、心理學、哲學等多門學科共同催生的產物，它是研究計算機模擬人的某些思維過程和智能行為的學科。具體地，人工智能主要利用模式識別、機器學習、數據挖掘、智能算法等，實現了事物的表征、行為的學習、知識圖譜的建立等功能，進而使得機器能夠勝任部分需要人類智能才能完成的復雜工作。*終，人工智能技術賦能的互聯網在語音處理、圖像分類、資源調度、科學探索等領域取得了顯著突破[5]。 3. 區塊鏈 區塊鏈又名分布式賬本，本質上是一個共享數據庫，其通過去中心化共識，雙方可以在不受第三方干預的前提下相互信任地完成交易并保存痕跡；同時，保存的每筆交易都不可篡改，并且可通過歷史時間戳進行追溯[6]。此外，非對稱加密、數字簽名等算法有效地保障了數據塊的完整性。總的來說，區塊鏈中的內容具有去中心化、不可偽造、可追溯、集體維護等特性，因此，在緊緊依賴互聯網進行數據交換的金融、物聯網等領域，區塊鏈技術得到了廣泛的應用。 4. 云計算 云計算是分布式計算的一種，又被稱為網格計算[7]。業界公認的云計算架構分為軟件服務層、平臺層和基礎設施層，其關鍵技術在于將龐大的數據處理程序進行分解后利用多臺服務器進行系統的處理。通常來說，用戶通過搭建云計算平臺或租賃云計算資源以享受基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務等類型的服務。盡管云計算資源通常部署在距離終端設備較遠的地方，致使端到端的時延較大，但是其靈活度高、可擴展性強、計算速度快的優勢使其在互聯網發展的浪潮中起著舉足輕重的作用。 5. 數據 這里的數據實際上是指大數據技術，主要通過分布式存儲和處理技術對人們在社交網絡、互聯網、金融、健康、交通等領域產生的數據進行操作，進而輔助政府或企業完成決策。這類數據通常包括數據體量(volume)大、數據變化速度(velocity)快、數據來源多樣化(variety)、數據價值(value)低四大特點，簡稱為4V。具體地，面對采集的海量非結構化數據，在數據分析前需要進行數據清理、集成、轉換、規約等預處理，隨后對數據集進行萃取、提煉和分析，挖掘出其中的商業價值，*終完成可視化分析和趨勢預測的目標[8]。 6. 邊緣計算 邊緣計算是指為用戶或數據源就近提供計算、存儲、應用等核心能力為一體的開放平臺[9]。邊緣計算產業聯盟(Edge Computing Consortium，ECC)對于邊緣計算給出了包含設備、網絡、數據與應用四域的參考架構，其主要通過網絡互聯、計算、數據存儲與應用等方面的軟硬件資源為用戶提供敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護的業務能力。具體來說，邊緣計算由應用層、計算層、基礎設施層整體的管理平臺組成，其核心技術在于將部分關鍵業務應用下沉到接入網絡邊緣，從而減少網絡傳輸和多級轉發帶來的時延損耗。 1.3 互聯網服務面臨的問題及挑戰 三十多年來，互聯網憑借自身的技術優勢，成了保障和改善民生的重要手段之一，為各行業領域應用和服務提供了新技術、新思路、新方案。隨著互聯網用戶和設備的迅速增加，早期體系結構設計的先天不足和缺陷已經暴露出來。一方面包括網絡地址空間不足、移動性支持能力有限、能耗日益攀升等問題，這系列瓶頸逐漸被互聯網協議第6版(Internet Protocol Version 6，IPv6)技術、移動通信技術、能耗管理系統所突破；另一方面，為了保障個性化和細粒度的業務需求，企業以特定業務為導向搭建專有的網絡架構，并為之設計配套執行機制，導致的異構網絡靈活性下降，用戶隱私難以保障，資源利用率參差不齊等問題還亟待解決。 1. 異構網絡靈活性下降 當前，智能家居、智慧醫療、智控工業等方面的應用層出不窮。為了滿足應用不同帶寬、時延、連接量所搭建的專有網絡，存在大量異構的總線連接，加劇了網絡的可擴展難度。盡管云計算、軟件定義網絡(software defined network，SDN)、移動邊緣計算(mobile edge computing，MEC)等技術在一定程度上改善了網絡僵化的問題，但面向整體協作的新型網絡架構還有待進一步研究。 2. 用戶隱私難以保障 互聯網技術的快速發展，使得我們享受著手機、可穿戴設備等移動終端帶來的便捷。為了獲取信息和知識，進而實現科學的決策，政府或企業通常會對各類終端設備的數據進行收集和分析，但當從海量數據中提取出的價值被攻擊或竊取時，用戶的隱私將難以保障。特別地，基于位置的服務(location based services，LBS)以其個性化、實時性和移動性等特點備受用戶青睞，但高維度的軌跡數據直接暴露在服務器時存在嚴重的隱私泄露風險。 3. 資源利用率參差不齊 互聯網技術可實現泛在多場景的業務之間的信息共享，然而提供信息共享的基礎資源通常是固定的，同時由于各類場景下用戶的請求都是隨心產生的，致使網絡資源的合理調度面臨著更大的挑戰。例如，在實體搜索服務中，搜索精度嚴重受制于計算資源的利用率。另外，在視頻中心網絡中，視頻的緩存和傳輸階段分別在存儲和帶寬方面存在資源爭用，如何為具有不同特征的群組進行高質量的視頻緩存分發是亟待解決的問題。 1.4 “云-邊-端”協同服務技術研究現狀及發展趨勢 為了彌補云計算和邊緣計算各自的短板，眾多網絡場景中都設計了“云-邊”協同的服務框架，具體包括大連接的物聯網、延遲敏感的車聯網、需求異構的社交網絡等場景。未來的研究趨勢主要包括一體化的協同服務架構設計，以及協同服務架構下的技術更新兩個方面。 在協同服務架構方面，盡管已經攻克了邊緣節點放置、云中心選擇、信息管理等問題，但整體協同性較差，即“云-邊”協同架構忽略了“端-邊”設備間的橫向關系及終端與“云-邊”的縱向關系。事實上，完整的“云-邊-端”協同服務架構應包含“端-端”“端-邊”“邊-邊”“云-邊”等可靠協作。此外，未來的研究還應著力滿足屏蔽各種網絡元素之間的邏輯和社會異構性，提供合理的上下文感知、信任管理和協作分發方案，有效處理信道動態、鏈路復雜度和
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