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        移動(dòng)群智感知中基于空間時(shí)間序列的真值發(fā)現(xiàn)算法研究

        2022-06-03 12:48:35焦嘉吳宇飛
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年8期
        關(guān)鍵詞:用戶

        焦嘉 吳宇飛

        摘要:隨著智能移動(dòng)設(shè)備的日益增多,移動(dòng)群智感知(MCS)在現(xiàn)實(shí)生活中被廣泛普及。人們使用自己的移動(dòng)設(shè)備作為傳感器來報(bào)告關(guān)于實(shí)體的真實(shí)信息。因此,如何從人們上傳的海量數(shù)據(jù)中找到真實(shí)的信息是一個(gè)關(guān)鍵問題。文章提出了一種新的基于關(guān)聯(lián)實(shí)體的實(shí)值感測數(shù)據(jù)的概率模型。該模型利用了時(shí)間序列分析來預(yù)測實(shí)體在一段時(shí)間內(nèi)的概率時(shí)間分布,這樣可以提高真值發(fā)現(xiàn)的效率。此外,還考慮了實(shí)體之間的相關(guān)性以確保準(zhǔn)確性。

        關(guān)鍵詞:真值發(fā)現(xiàn);時(shí)間序列分析

        中圖分類號(hào):TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2022)08-0067-02

        1研究概述

        由于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞母叨让芗?,空間上相近的節(jié)點(diǎn)觀測值之間具備高度的相關(guān)性,而且節(jié)點(diǎn)之間距離越近,這種相關(guān)度越高。這種與空間距離有關(guān)的相關(guān)性被稱為空間相關(guān)性。

        空間自相關(guān)下群智感知應(yīng)用系統(tǒng)一般包含3個(gè)組成:云平臺(tái)(即系統(tǒng)),任務(wù)請求者和任務(wù)完成者。任務(wù)請求者隨時(shí)向云平臺(tái)發(fā)布感知任務(wù)(下文簡稱任務(wù))需求,并從云平臺(tái)接收任務(wù)結(jié)果;云平臺(tái)主要負(fù)責(zé)任務(wù)發(fā)布、任務(wù)分配、感知數(shù)據(jù)收集和任務(wù)質(zhì)量評(píng)估;任務(wù)完成者即眾多移動(dòng)用戶(下文簡稱用戶),從云平臺(tái)接收所分配的任務(wù)并負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)感知和收集,并將感知數(shù)據(jù)發(fā)送給云平臺(tái)。群智感知任務(wù)的完成依賴于大量感知用戶的參與,這些感知用戶會(huì)返回海量的感知數(shù)據(jù)。為了對這個(gè)“大數(shù)據(jù)”進(jìn)行真值發(fā)現(xiàn)的研究,我們希望利用云計(jì)算技術(shù)來并行處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

        在并行處理模型中,MapReduce [1-3]被廣泛應(yīng)用在關(guān)于大規(guī)模數(shù)據(jù)的許多數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中,本文在Hadoop平臺(tái)上描述了基于并行的MapReduce模型的算法。在能夠解決海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提出的基于空間自相關(guān)的真值發(fā)現(xiàn)算法能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行篩選,空間自相關(guān)是指一些變量在同一個(gè)分布區(qū)域內(nèi)的觀測數(shù)據(jù)之間潛在的相互依賴性。

        2系統(tǒng)模型

        典型的MapReduce模型包含兩個(gè)階段:(1)map 階段讀取輸入數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)換為鍵值對;(2)reduce階段采用鍵值對從map階段生成作為輸入,并執(zhí)行需要對其進(jìn)行的操作。對于提出的真值發(fā)現(xiàn)任務(wù),目標(biāo)是使得算法2適應(yīng)并行版本。為了解決這個(gè)問題,文章設(shè)計(jì)了基于異步并行坐標(biāo)下降的MapReduce算法,所提出的方法迭代計(jì)算用戶權(quán)重和真值集。在每次迭代期間,輸入數(shù)據(jù)包括來自所有K個(gè)用戶的觀測值[xkKk=1],從上次迭代(在迭代t)中產(chǎn)生的真值集[xt(*)]=[xi(t)Ni=1]和用戶權(quán)重[w(t)]=[wktKk=1]。輸出是在當(dāng)前迭代(在迭代t+1) 中計(jì)算出的真值集和用戶權(quán)重。以上提出的方法將在算法1中詳細(xì)描述,下面將詳細(xì)描述MapReduce真值發(fā)現(xiàn)算法中使用的功能。

        3問題建模

        3.1 問題陳述

        本章節(jié)中依舊假設(shè)有K個(gè)用戶和N個(gè)實(shí)體。從所有K個(gè)用戶收集的時(shí)間序列[S1,S2,...,SN]作為輸入。 [C(i)]表示與實(shí)體[ei]有關(guān)的所有實(shí)體的集合。預(yù)期的輸出真值用[D(*)]表示和觀察者權(quán)重用[W]表示。

        實(shí)體分組:

        空間相關(guān)性是現(xiàn)實(shí)世界中廣泛存在的另一種類型的相關(guān)性。例如,加油站之間的汽油價(jià)格和某些地理區(qū)域內(nèi)的天氣狀況通常非常相似。具體來說,可以將分布在網(wǎng)格地圖上的實(shí)體分為四個(gè)不相交的獨(dú)立集合。令[e(i,j)]為網(wǎng)格圖的第i行和第j列上的實(shí)體,令[p=1,2…P]和[q={1,2…Q}]作為指標(biāo)??梢詷?gòu)造四個(gè)獨(dú)立的集合,如下所示:

        這四個(gè)獨(dú)立的集合形成的方式是:奇數(shù)行和奇數(shù)列中的實(shí)體形成獨(dú)立集[I1],奇數(shù)行和偶數(shù)列中的實(shí)體形成[I2],偶數(shù)行和奇數(shù)列中的實(shí)體形成[I3],偶數(shù)行和偶數(shù)列中的實(shí)體形成[I4]??梢钥闯?,每個(gè)集合中的實(shí)體與同一集合中的其他實(shí)體不相關(guān)。

        4結(jié)束語

        本文提出了一種基于空間自相關(guān)的真值發(fā)現(xiàn)算法,與其他工作不同,將重點(diǎn)放在解決由在相關(guān)變量上添加正則項(xiàng)引起的困難。為了解決這個(gè)問題,文章提出了將變量劃分為不相交的獨(dú)立集合,并進(jìn)行塊坐標(biāo)下降以迭代地更新真值和權(quán)重的方法,證明了該方法的收斂性。為了進(jìn)一步加快流程,提出了在Hadoop集群上實(shí)現(xiàn)的算法的MapReduce版本。

        參考文獻(xiàn):

        [1] Dean J,Ghemawat S.Mapreduce: simplifieddata processing on large clusters[J].Communications ofthe ACM,2008,51(1):107-113.

        [2] 陳軍曉,李中升,劉逸敏,等.基于MapReduce的時(shí)間序列索引與批量查詢技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程,2019,45(11):47-53.

        [3] 張?jiān)Q,蔣建波,陸佳煒,等.面向MapReduce的迭代式數(shù)據(jù)均衡分區(qū)策略[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2019,42(8):1873-1885.

        【通聯(lián)編輯:代影】

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