資料介紹
針對物聯(lián)網(wǎng)搜索的高實時性要求及物理實體的強時變性特點,提出面向物聯(lián)網(wǎng)的邊云協(xié)同實體搜索方法。結(jié)合云計算與邊緣計算各自的優(yōu)勢,構(gòu)建邊云協(xié)同實體搜索系統(tǒng)架構(gòu),提高物聯(lián)網(wǎng)實體的搜索效率。考慮到嵌入物理實體的傳感器通信能力有限,設計基于深度信念網(wǎng)絡的實體識別算法,通過將熱門與冷門實體狀態(tài)信息分別存儲于邊緣服務器與云端,節(jié)省邊緣服務器的存儲空間與計算開銷。仿真結(jié)果表明,與云端數(shù)據(jù)共享搜索方法Sedasc和層次化搜索方法LHPM相比,該方法提高了實體狀態(tài)信息搜索的實時性與準確性。
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