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簡介：隨著大型數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，一種新的服務(wù)器形態(tài)整機(jī)柜服務(wù)器應(yīng)運(yùn)而生，可以滿足目前的大型互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)服務(wù)器的生產(chǎn)、交付、部署的高效率要求，同時(shí)可以有效降低能耗，提升功耗利用率。整機(jī)柜服務(wù)器的物流運(yùn)輸過程中，因?yàn)榄h(huán)境和運(yùn)輸過程的振動(dòng)沖擊會(huì)對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生損害導(dǎo)致故障，需要研究一種有效監(jiān)測(cè)物流運(yùn)輸過程安全的技術(shù)手段和方法。本研究通過對(duì)目前整機(jī)柜服務(wù)器物流運(yùn)輸?shù)默F(xiàn)狀進(jìn)行研究，總結(jié)了影響整機(jī)柜服務(wù)器運(yùn)輸安全的關(guān)鍵因素和風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)物流運(yùn)輸?shù)陌踩阅苓M(jìn)行了測(cè)試。通過對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到量化的危害因素，為整機(jī)柜服務(wù)器產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、包裝設(shè)計(jì)提供改進(jìn)指導(dǎo)。針對(duì)整機(jī)柜運(yùn)輸過程的安全性能問題，制定了解決方案且進(jìn)行了測(cè)試驗(yàn)證，結(jié)果證明了改進(jìn)方案是有效的，由此提出了一套整機(jī)柜物流運(yùn)輸安全監(jiān)控的方法和技術(shù)手段。

簡介：分類號(hào)U】DC密級(jí)學(xué)校代碼Q壘窆2武屬理歹大穿學(xué)位論文題目RESTARCHITECTURE指導(dǎo)教師姓名睦苤煌職稱鏊撞學(xué)位堂申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別論文提交日期碩士201305430063論文答辯日期2013一0519學(xué)位授予單位盛墨墨王盤堂學(xué)位授予日期墊蘭‘答辯委員會(huì)主席塑煎壘評(píng)閱2013年5月武漢理工大學(xué)碩士論文摘要隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展及其深入應(yīng)用，IT系統(tǒng)復(fù)雜性越來越受到重視。WEB服務(wù)的出現(xiàn)一定程度上降低了這種復(fù)雜性。作為一種分布式應(yīng)用，它常常用來解決異構(gòu)平臺(tái)互操作和企業(yè)應(yīng)用集成問題。傳統(tǒng)的WEB服務(wù)使用SOAP協(xié)議交換消息，不同的系統(tǒng)在交換消息前需要?jiǎng)?chuàng)建契約，契約是對(duì)交互過程的抽象。隨著應(yīng)用規(guī)模的擴(kuò)大，這種風(fēng)格的WEB服務(wù)的不足之處也暴露出來，比如系統(tǒng)臃腫，擴(kuò)展性不高，復(fù)雜性大，性能低下等。為了解決這類問題，REST架構(gòu)風(fēng)格WEB服務(wù)被提了出來。RESTREPRESENTATIONALSTATETRANSFER，表述性狀態(tài)轉(zhuǎn)移由ROYTHOMASFIELDING于2000年在其博士論文中提出。它由一系列架構(gòu)約束組成，旨在喚起人們對(duì)WEB技術(shù)的重新認(rèn)識(shí)。REST架構(gòu)WEB服務(wù)就是一種基于REST風(fēng)格的面向資源的WEB服務(wù)?；赗EST架構(gòu)風(fēng)格的WEB服務(wù)在一定范圍內(nèi)克服了傳統(tǒng)WEB服務(wù)的缺點(diǎn)。它充分發(fā)揮HTTP協(xié)議的優(yōu)勢(shì)，以資源為中心，通過標(biāo)準(zhǔn)的方法接口操作所有的資源，并且將超媒體作為應(yīng)用狀態(tài)的引擎。作為一種輕量級(jí)的WEB服務(wù)架構(gòu)風(fēng)格，它可以有效降低系統(tǒng)開發(fā)的復(fù)雜性并且提高整個(gè)系統(tǒng)的可伸縮性。隨著支持REST架構(gòu)開發(fā)工具的出現(xiàn)，REST架構(gòu)的應(yīng)用越來越多，許多由傳統(tǒng)WEB服務(wù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的WEB服務(wù)都REST架構(gòu)的WEB服務(wù)實(shí)現(xiàn)。但是對(duì)于什么是真正的REST架構(gòu)WEB服務(wù)，以及如何設(shè)計(jì)REST架構(gòu)的WEB服務(wù)業(yè)界還存在不少爭議。隨著對(duì)REST架構(gòu)WEB服務(wù)的不斷深入實(shí)踐，相信它會(huì)越來越成熟，在未來的WEB服務(wù)技術(shù)中它必將占有一席之地。本文分析探討REST架構(gòu)的定義及其架構(gòu)約束，并將REST架構(gòu)和WEB服務(wù)相結(jié)合，分析了REST架構(gòu)WEB服務(wù)的特點(diǎn)，對(duì)于REST架構(gòu)WEB服務(wù)的設(shè)計(jì)，本文分析了REST架構(gòu)WEB服務(wù)成熟度模型以及REST架構(gòu)下的WEB服務(wù)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，在此基礎(chǔ)上提出了基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的REST架構(gòu)下的WEB服務(wù)的設(shè)計(jì)方法，并且根據(jù)此方法本文還結(jié)合流行的REST框架DJANGO實(shí)現(xiàn)了一個(gè)REST架構(gòu)下的WEB服務(wù)的原型系統(tǒng)，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了它的可行性，論文在最后對(duì)比了REST架構(gòu)WEB服務(wù)與傳統(tǒng)WEB服務(wù)的不同之處，分析其各自優(yōu)缺點(diǎn)，并推導(dǎo)出了各自的應(yīng)用場(chǎng)景。關(guān)鍵字表述性狀態(tài)轉(zhuǎn)移；WEB服務(wù)；超媒體；敏捷框架

簡介：在基于QOS的WEB服務(wù)推薦系統(tǒng)中，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出WEB服務(wù)的QOS屬性值對(duì)WEB服務(wù)選擇及發(fā)現(xiàn)顯得特別重要。協(xié)同過濾技術(shù)是進(jìn)行WEB服務(wù)QOS屬性值預(yù)測(cè)的一種有效手段。協(xié)同過濾技術(shù)（COLLABATIVEFILTERINGCFALGITHM）主要包括兩大類基于內(nèi)存的協(xié)同過濾技術(shù)（MEMYBASEDCFALGITHMS）和基于模型的協(xié)同過濾技術(shù)MODELBASEDCFALGITHMS。基于內(nèi)存的協(xié)同過濾技術(shù)通過尋找活動(dòng)用戶的類似用戶，或者通過尋找目標(biāo)WEB服務(wù)的類似WEB服務(wù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)。該類方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高，但是，該類方法的主要缺點(diǎn)是可擴(kuò)展性差、無法克服數(shù)據(jù)稀疏性問題。基于模型的協(xié)同過濾技術(shù)利用數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來獲得一個(gè)模型，然后利用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)?；谀Ｐ偷膮f(xié)同過濾技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是算法的可擴(kuò)展性高，能有效的克服數(shù)據(jù)稀疏性問題，但是該類方法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較低、算法難于實(shí)現(xiàn)、模型的構(gòu)建及更新時(shí)間復(fù)雜度普遍較高。由于基于WEB服務(wù)的應(yīng)用環(huán)境具有大規(guī)模及高度動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)，導(dǎo)致現(xiàn)有的協(xié)同過濾算法不能很好的勝任基于WEB服務(wù)的應(yīng)用環(huán)境。本文的工作主要是設(shè)計(jì)出能勝任基于WEB服務(wù)的應(yīng)用環(huán)境的WEB服務(wù)QOS屬性值預(yù)測(cè)技術(shù)。為此，本文的研究主要關(guān)注于提高協(xié)同過濾算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，并在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步的提高協(xié)同過濾算法的可擴(kuò)展性及克服數(shù)據(jù)稀疏性的能力，同時(shí)降低該算法中涉及的模型的構(gòu)建及更新時(shí)間復(fù)雜度。本文的研究重點(diǎn)包括以下幾個(gè)部分提高協(xié)同過濾技術(shù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。為了提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，本文分別引入了3種不同的環(huán)境因素來改進(jìn)類似度計(jì)算公式及預(yù)測(cè)公式。這三種環(huán)境因素分別是時(shí)間、負(fù)載及用戶輸入和WEB服務(wù)的時(shí)間復(fù)雜度。本文將用戶輸入及WEB服務(wù)的時(shí)間復(fù)雜度看成一個(gè)有機(jī)整體，并利用它們來改進(jìn)類似度計(jì)算公式及預(yù)測(cè)公式。就我們所知，目前還沒有協(xié)同過濾技術(shù)利用時(shí)間信息、負(fù)載信息來提高協(xié)同過濾算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。也沒有協(xié)同過濾技術(shù)引入WEB服務(wù)的時(shí)間復(fù)雜度，更別提將用戶輸入及WEB服務(wù)的時(shí)間復(fù)雜度看做一個(gè)有機(jī)整體來改進(jìn)類似度計(jì)算公式及預(yù)測(cè)公式。除此之外，影響權(quán)重被用來組合基于用戶的預(yù)測(cè)值和基于服務(wù)的預(yù)測(cè)值。一般地，調(diào)節(jié)參數(shù)Λ被用來組合基于用戶的預(yù)測(cè)值和基于服務(wù)的預(yù)測(cè)值。調(diào)節(jié)參數(shù)Λ的取值對(duì)最終的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有非常大的影響。并且計(jì)算調(diào)節(jié)參數(shù)Λ的最優(yōu)值的時(shí)間復(fù)雜度非常高。因此，影響權(quán)重與常用的可調(diào)節(jié)參數(shù)Λ相比，實(shí)現(xiàn)簡單、可用性更好。提高協(xié)同過濾算法的可擴(kuò)展性。本文利用網(wǎng)絡(luò)距離來對(duì)用戶及WEB服務(wù)進(jìn)行分類。然后通過在用戶群（WEB服務(wù)群）中尋找活動(dòng)用戶（目標(biāo)WEB服務(wù)）的類似用戶（類似WEB服務(wù)）來提高協(xié)同過濾算法的可擴(kuò)展性。本文嘗試使用地理位置或AS來衡量網(wǎng)絡(luò)距離。該分類方法的優(yōu)點(diǎn)在于用戶群及WEB服務(wù)群的構(gòu)建及更新時(shí)間復(fù)雜度較低。提高協(xié)同過濾算法克服數(shù)據(jù)稀疏性能力。為了提高協(xié)同過濾算法克服數(shù)據(jù)稀疏性的能力，本文首先將用戶和WEB服務(wù)進(jìn)行分類，獲得用戶群及WEB服務(wù)群。分類算法既可以是傳統(tǒng)的分類算法，如KMEANS分類方法，也可以是本文中提出的根據(jù)網(wǎng)絡(luò)距離來進(jìn)行分類的方法。然后根據(jù)用戶群及WEB服務(wù)群，將用戶服務(wù)矩陣轉(zhuǎn)換成用戶群服務(wù)矩陣及用戶服務(wù)群矩陣。由于用戶、WEB服務(wù)的數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于用戶群、WEB服務(wù)群的數(shù)量，因此，用戶群服務(wù)矩陣和用戶服務(wù)群矩陣的數(shù)據(jù)密度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于用戶服務(wù)矩陣的密度。最后，利用用戶群服務(wù)矩陣來計(jì)算WEB服務(wù)之間的類似度，利用用戶服務(wù)群矩陣來計(jì)算用戶之間的類似度。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)該技術(shù)可以明顯地提高協(xié)同過濾算法在用戶服務(wù)矩陣的數(shù)據(jù)密度非常低的情況下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。獲得測(cè)試數(shù)據(jù)集。由于目前可用的真實(shí)的WEB服務(wù)QOS屬性值數(shù)據(jù)集中，沒有給出用戶調(diào)用某個(gè)WEB服務(wù)時(shí)觀察到該QOS屬性值時(shí)該WEB服務(wù)的負(fù)載信息、用戶輸入信息及該WEB服務(wù)的時(shí)間復(fù)雜度信息，因此為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性，本文開發(fā)了一些WEB服務(wù)，并將這些WEB服務(wù)部署在亞馬遜彈性計(jì)算云平臺(tái)中。由于測(cè)試數(shù)據(jù)集中收集的QOS屬性值中，需要記錄來自不同地理位置的用戶調(diào)用位于不同地理位置的WEB服務(wù)的QOS屬性值。所以本文利用亞馬遜彈性計(jì)算云平臺(tái)中7個(gè)不同地理位置的硬件資源來部署WEB服務(wù)，并將用戶實(shí)例部署在不同的城市中，以獲得能用于測(cè)試本文所提技術(shù)有效性的真實(shí)環(huán)境下的WEB服務(wù)調(diào)用時(shí)用戶所觀察到的QOS屬性值數(shù)據(jù)集。最后，本文利用該數(shù)據(jù)集來分析與驗(yàn)證本文中所提出的方法。

簡介：聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)位論文中，除了加以標(biāo)注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對(duì)本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明。研究生簽名沙心年3月Z；日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容。對(duì)于保密論文，按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名圣巡墾伊F≤年弓月2；日ABS廿ACT碩士學(xué)位論文ABSTRACTASTHEBASICSEⅣICESOFMOBILEINTEMET，LOCATIONBASEDSEⅣICESLBSSPLAYANINCREASINGLYIMPORTANTR01EINPEOPLE’SDAILY1IFEACCORDINGT0STATISTICS，NEARLY80％OFTHEAPPLICATIONSRELATEDTOLBSSWHILEENJOYINGLBSS，MOBILEUSERSNEEDTOSHAREPOSITIONINFONLLATION塒THLOCATIONSERVICEPROVIDERMOBIIEUSERSWILLEXPOSE廿1EIRPRIVATELOCATIONTOUNTRUSTEDLOCAIIONSERVICEPROVIDER，Ⅵ恤CH誦LLINEVITABLYBRINGPRIVACYISSUESTHERESEARCHERSPMPOSEDANUMBEROFLOCATIONPRIVACYPRESEN，INGMETHODSBYUSINGTECLLLLOLOGIESOFLOCATIONKA110NYMI咄PSEUDONYM，LOCATIONCONFUSIONANDENC叫PTIONHOWEVER，DUETOCOMPLEXSCENARIOSOFLBSS，THEREARESTIUSOMECRITICALISSUESTHATMUSTBERESOLVED，SUCHASHOWTOBALAJLCETHESEⅣICEQUALITY鋤DTHEPRIVACYSECURI吼HOWTODESIGNLOCATIONPRIVACYPRESERVINGMETHODSTOMEETTHEINDIVIDUALNEEDSOFTLLEUSER，HOWTOACCURATELYA11ALYZEBACK伊OUND1110WLEDGEA11DREASONINGABILI夠OFTHEATTACKERA11DHOWTODESIGNAUNIFLEDFLR鋤EWORKTOMEASUREAVAE鑼OFLOCATIONPRIVACYPRESERVINGMETHODSINTHJSPAPER，WECONDUCTEDDEEPSTUDIESONTHE10CATIONPRIVACYPRESERVINGSYSTEMSTMCTURES，10CATIONPRIVACYPRESEⅣINGTECHN0109IES，LOCATIONPRIVACYATTACKSA11DOTHERRELATEDTECHNOLOGIESABOUTLOCATIONPRIVACYANDTHENWEPROPOSEDANEWLOCATIONPRIVACYPRESEⅣINGMETHODAJLDANEWEVALUATIONMODELFORIOCATIONPRIVACY巾RESERVINGMETHODS1THEPROPOSEDLOCATIONPRIVACYPRESERVINGMETHODGOTRIDOFTHEPEOMALLCEBOTTLENECKOFTRADITIONALCEN仃ALSERVERSTRUCTUREANDS01VEDTHEVULNERABILI夠OFSIN91EPOINTSTRUCTUREBYUSINGMOBILEPEE卜TOPEERSTMCTUREFUNHERIILORE，INORDERTOENSURETHEPRIVACYOFUSERINCASEOFTHEUSERAGENTBEINGNONCREDIBLEINMOBILEPEERTOPEERSTRUCTURE，OURPROPOSEDMETHODCOMBINEDTHEREALROADNETWORKENVIROMNENTTOCONSTMCTANONYMOUSREGIONFORUSERSFINALLY，THEMETHODUSEDTHEINCREMENTALNEARESTNEIG1BORINNQUE巧TOSOLVETHEPROBLEMOFUNCONTROLLABLECOMMUNICATIONCOSTINTHETRADITIONALN叮NQUE職WHICHCANRETUMALMOSTEXACTKNEARESTNEIGHBORQUERYRESULTS2THEPROPOSEDEVALUATIONMODELFORLOCATIONPRIVACYPRESERVINGMEMODSANALYZEDTHEIMPORTALLTELEMENTSOFLOCATIONPRIVACYPRESEⅣINGMETHODSANDBUILTAUNMED行AMEWORKFORTHEMETHODSUNDERTHISFAMEWORK，WEPROPOSEDSEVERALEVALUATIONMETRICSTOMEASURETHEPRIVACYDEGREEOFTHELOCATIONPRIVACYPRESERVINGMETHODS，WHICHCONSIDEREDATTACKERS’BACKGROUNDKNOWLEDGEA11DINFERENCESKILLSTHEPMPOSEDEVALUATIONMODELS01VEDTHEPROBLEMTHATLOCATIONPRIVACYPRESERVINGMETHODLACKEDOBJECTIVEANDCOMPREHENSIVEEVALLLA“ONMETRICS

簡介：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)作為公認(rèn)的未來網(wǎng)絡(luò)研究與商業(yè)開發(fā)領(lǐng)域中最具開發(fā)前景，最具有潛在市場(chǎng)價(jià)值的領(lǐng)域，它是一個(gè)需要建立在移動(dòng)終端設(shè)備，高效數(shù)據(jù)傳輸帶寬以及能帶給用戶高品質(zhì)體驗(yàn)的產(chǎn)品應(yīng)用三者結(jié)合上的生態(tài)系統(tǒng)，伴隨著移動(dòng)智能終端設(shè)備的發(fā)展以及3G，4G通信技術(shù)的普及，日臻完美的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已然到來，我們不禁要問，軟件應(yīng)用產(chǎn)品準(zhǔn)備好了嗎，能給我們的生活帶來哪些奇妙的體驗(yàn)或者翻天覆地的變化了。論文為了探索服務(wù)設(shè)計(jì)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大浪襲來的時(shí)代背景下，在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)化的發(fā)展要求下，手持移動(dòng)設(shè)備上軟件產(chǎn)品的應(yīng)用，以服務(wù)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)思維方式為出發(fā)點(diǎn)，以文獻(xiàn)研究法，調(diào)研問卷法，實(shí)際案例分析法以及數(shù)據(jù)分析法等常用研究方法為手段，著重研究了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，手持移動(dòng)設(shè)備上軟件產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。在研究過程中，通過對(duì)手持移動(dòng)設(shè)備上軟件產(chǎn)品的深度挖掘與細(xì)致剖析，尋找到其具有服務(wù)特性的深刻本質(zhì)，以服務(wù)設(shè)計(jì)的理論作為基本設(shè)計(jì)方法論，圍繞著用戶的深層次需求去構(gòu)架軟件產(chǎn)品，進(jìn)行設(shè)計(jì)，力求提出新穎的在用戶需求驅(qū)動(dòng)下手持移動(dòng)設(shè)備上軟件產(chǎn)品設(shè)計(jì)的原則，流程，方法以及取得相關(guān)服務(wù)策略，服務(wù)體驗(yàn)，服務(wù)工具的研究成果。由于通訊技術(shù)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的特殊性，以及服務(wù)業(yè)務(wù)和商業(yè)模式的不確定性，同時(shí)服務(wù)設(shè)計(jì)不但是涉及多學(xué)科多領(lǐng)域知識(shí)交融的研究，而且還是不斷吸收成長進(jìn)化的，鑒于此本論文在結(jié)合了國內(nèi)外多方專家學(xué)者理論研究成果的基礎(chǔ)上，選取了一個(gè)實(shí)際的研究方向作為課題基于LBS技術(shù)的大學(xué)城外賣移動(dòng)服務(wù)設(shè)計(jì)研究進(jìn)行具體案例的設(shè)計(jì)研究，期望通過理論研究，結(jié)合具體項(xiàng)目的操作，能夠多元化視角的展示從服務(wù)設(shè)計(jì)入手，整合技術(shù)軟件硬件以及服務(wù)，為用戶設(shè)計(jì)更合理的任務(wù)流程，創(chuàng)造更愉悅的用戶體驗(yàn)。論文對(duì)于大學(xué)城外賣移動(dòng)服務(wù)設(shè)計(jì)軟件產(chǎn)品這一具體案例的研究，通過明確軟件產(chǎn)品的目標(biāo)用戶群，以大學(xué)城社區(qū)作為地域性社區(qū)研究，明確特征，獲取評(píng)估和管理用戶需求，完成產(chǎn)品需求文檔，產(chǎn)品原型和流程圖，運(yùn)用用戶體驗(yàn)，交互設(shè)計(jì)以及服務(wù)設(shè)計(jì)的理論知識(shí)，完成產(chǎn)品信息構(gòu)架，完善服務(wù)設(shè)計(jì)原型。論文的創(chuàng)新點(diǎn)在于既有相關(guān)領(lǐng)域理論交叉研究后的理論產(chǎn)出，又有建立在實(shí)際研究課題下的大學(xué)城外賣移動(dòng)互助服務(wù)設(shè)計(jì)原型的實(shí)踐產(chǎn)出。

簡介：機(jī)床裝備云制造服務(wù)建模作為構(gòu)建機(jī)床裝備云制造服務(wù)平臺(tái)的關(guān)鍵支撐技術(shù)之一，是實(shí)現(xiàn)機(jī)床裝備云制造服務(wù)化的一種有效方法。近年來，國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化制造模式（如ASP、制造網(wǎng)格、眾包、敏捷制造等）下的制造服務(wù)建模展開了大量的研究，形成了相應(yīng)的建模理論方法和應(yīng)用范例。本文結(jié)合國內(nèi)外研究成果和云制造思想，以及機(jī)床裝備云制造服務(wù)的特點(diǎn)和建模需求，對(duì)機(jī)床裝備云制造服務(wù)建模做了進(jìn)一步地研究和探索。論文首先分析了國內(nèi)外云制造服務(wù)建模的研究現(xiàn)狀，結(jié)合機(jī)床裝備云制造服務(wù)特點(diǎn)及建模需求，提出了一種基于機(jī)床裝備資源特性層、機(jī)床裝備服務(wù)定義層和機(jī)床裝備服務(wù)本體描述層三層結(jié)構(gòu)的機(jī)床裝備云制造服務(wù)建模實(shí)現(xiàn)框架。其次，根據(jù)機(jī)床裝備云制造服務(wù)建模實(shí)現(xiàn)框架，從機(jī)床裝備制造資源特性分類及概念模型構(gòu)建、機(jī)床裝備制造資源的形式化定義和機(jī)床裝備云制造服務(wù)的本體描述三個(gè)方面研究了機(jī)床裝備云制造服務(wù)建模的關(guān)鍵技術(shù)。最后，基于以上研究，并結(jié)合實(shí)際需求，對(duì)一臺(tái)機(jī)床裝備四軸聯(lián)動(dòng)立式加工中心（型號(hào)VMC1060）進(jìn)行了云制造服務(wù)建模的試驗(yàn)驗(yàn)證，取得了初步的應(yīng)用效果。

簡介：點(diǎn)擊查看更多面向云服務(wù)的超算中心資源綜合調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf精彩內(nèi)容。

簡介：隨著語音識(shí)別技術(shù)的日漸成熟，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用層出不窮。對(duì)于服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，語音技術(shù)主要用于服務(wù)機(jī)器人上的口語對(duì)話系統(tǒng)，本文針對(duì)可佳機(jī)器人的具體應(yīng)用場(chǎng)景，探究了應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器人口語對(duì)話系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的過程。此外，本文還研究了與語音識(shí)別中語言模型相關(guān)的技術(shù)聯(lián)合無監(jiān)督詞聚類的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型。本文對(duì)面向服務(wù)機(jī)器人口語對(duì)話系統(tǒng)的研究主要涉及兩個(gè)方面一是語音識(shí)別，二是對(duì)話管理。在語音識(shí)別方面，先較為詳細(xì)的介紹了語音識(shí)別相關(guān)基本原理，然后介紹面向可佳機(jī)器人應(yīng)用的語料收集，隨后對(duì)模塊所需聲學(xué)模型訓(xùn)練的完整步驟做了介紹，并對(duì)幾種聲學(xué)模型在本文提供的訓(xùn)練集和測(cè)試集下的性能做了實(shí)驗(yàn)和分析，實(shí)驗(yàn)表明，使用上下文相關(guān)的三音素模型具有最好的識(shí)別效果，最佳詞識(shí)別率達(dá)到9839％，對(duì)應(yīng)的句子識(shí)別率為9083％。針對(duì)機(jī)器人上機(jī)載計(jì)算設(shè)備計(jì)算能力有限和機(jī)器人在運(yùn)行過程中能提供自身狀態(tài)信息的特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了可以壓縮解碼時(shí)搜索空間的動(dòng)態(tài)改變語言模型機(jī)制，并對(duì)最后完成的語音識(shí)別模塊做了實(shí)驗(yàn)和分析，實(shí)驗(yàn)中基于動(dòng)態(tài)語言模型機(jī)制的語音識(shí)別模塊最佳句子識(shí)別率為8795％，比不采用動(dòng)態(tài)語言模型機(jī)制的語音識(shí)別模塊高出1205％。在對(duì)話管理方面，針對(duì)服務(wù)機(jī)器人的特點(diǎn)，本文采用層疊狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)方法并使用PYTHON語言實(shí)現(xiàn)了這一對(duì)話管理框架，接著介紹了我們對(duì)話管理框架中的多模態(tài)信息加入和驗(yàn)證與確認(rèn)機(jī)制，并最后介紹了本文設(shè)計(jì)的對(duì)話管理在可佳機(jī)器人上具體任務(wù)COCKTAILPARTY上的應(yīng)用。另外，本文還深入研究了無監(jiān)督詞聚類方法在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型上的應(yīng)用?；谶f歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型被證明有領(lǐng)先的效果，研究表明，在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型的輸入層加入詞性標(biāo)注信息，可以顯著提高模型的效果。但使用詞性標(biāo)注需要手工標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，耗費(fèi)大量的人力物力，并且額外的標(biāo)注器增加了模型的復(fù)雜性。為解決上述問題，本文嘗試將布朗詞聚類的結(jié)果代替詞性標(biāo)注信息加入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型輸入層。實(shí)驗(yàn)顯示，在PENNTREEBANK語料上，加入布朗詞類信息的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型相比原遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型困惑度下降8～9％。

簡介：隨著旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、旅游信息海量增長，我國迎來了旅游大數(shù)據(jù)時(shí)代，“互聯(lián)網(wǎng)旅游”已漸漸成為部分景區(qū)、旅行社推廣營銷新常態(tài)。同時(shí)，我國的信息技術(shù)也在近幾年得到了全面而迅速的發(fā)展，作為信息數(shù)據(jù)自動(dòng)采集重要技術(shù)的二維碼也得到了廣泛的應(yīng)用。結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，將二維碼技術(shù)應(yīng)用于旅游行業(yè)為游客獲取旅游信息提供了極大便利。論文采用JAVA開發(fā)語言，ROID開發(fā)平臺(tái)，結(jié)合面向?qū)ο箝_發(fā)技術(shù)設(shè)計(jì)和開發(fā)一個(gè)基于二維碼技術(shù)的農(nóng)業(yè)生態(tài)園在線展示系統(tǒng)，其中重點(diǎn)介紹了對(duì)二維碼相關(guān)模塊的設(shè)計(jì)和開發(fā)將二維碼運(yùn)用于生態(tài)園信息展示，使到訪游客可以通過隨手?jǐn)y帶的智能手機(jī)掃描園內(nèi)植物信息的二維碼，即可獲取該植物的詳細(xì)信息，包括圖片、文字（中英文）等，滿足游客對(duì)旅游信息的需求。同時(shí)還可以將這些信息分享到新浪微博，極大程度提高了文化產(chǎn)業(yè)的知名度和影響力，吸引更多游客到園觀光旅游。本文的主要工作如下1根據(jù)生態(tài)園業(yè)務(wù)的實(shí)際需求，對(duì)生態(tài)園在線展示系統(tǒng)各功能模塊進(jìn)行了需求分析。2采用SQLSERVER2005數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)出了數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)表，實(shí)現(xiàn)了相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行訪問和存儲(chǔ)。3采用XML語言對(duì)系統(tǒng)各功能模塊的框架進(jìn)行規(guī)劃，使用JAVA語言實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的全園概況、植物展示、旅游服務(wù)、植物鑒賞及二維碼管理模塊五大功能模塊，并在ROID的開發(fā)環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)的功能模塊進(jìn)行了測(cè)試。最終系統(tǒng)通過手機(jī)和二維碼的綁定技術(shù)，讓游客享受高科技的便捷和服務(wù)同時(shí)，加強(qiáng)旅游管理部門的工作效能，節(jié)約管理成本，豐富了生態(tài)園旅游宣傳營銷手段。

簡介：用戶對(duì)產(chǎn)品有多樣化、可定制等方面的需求，同時(shí)，經(jīng)濟(jì)全球化競爭又要求機(jī)械產(chǎn)品具有快速響應(yīng)及創(chuàng)新設(shè)計(jì)等特點(diǎn)。針對(duì)這種狀況，論文構(gòu)建了“互聯(lián)網(wǎng)”環(huán)境下的機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)。論文詳細(xì)研究了該服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)過程，分析了不同用戶的業(yè)務(wù)模式。具體研究內(nèi)容和成果如下1、研究了機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)在傳統(tǒng)環(huán)境和“互聯(lián)網(wǎng)”環(huán)境下的不同應(yīng)用模式，分析了服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)需求，構(gòu)建了不同用戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了服務(wù)平臺(tái)的總體方案。2、針對(duì)機(jī)械產(chǎn)品復(fù)雜的設(shè)計(jì)過程，提出了知識(shí)單元的概念，研究了知識(shí)單元的基本組成與執(zhí)行流程，設(shè)計(jì)了知識(shí)單元的模板容器，最后以圓柱齒輪設(shè)計(jì)驗(yàn)證知識(shí)單元的建模和運(yùn)行過程的正確性。3、針對(duì)平臺(tái)的可集成性、可擴(kuò)展性以及設(shè)計(jì)知識(shí)的重用性、共享性，對(duì)知識(shí)單元進(jìn)行服務(wù)化封裝，構(gòu)建了知識(shí)服務(wù)的封裝設(shè)計(jì)模板，分析了服務(wù)化封裝流程，以圓柱齒輪服務(wù)的建立驗(yàn)證了知識(shí)服務(wù)的封裝過程，同時(shí)，研究了基于知識(shí)服務(wù)類參數(shù)的知識(shí)服務(wù)匹配算法，構(gòu)建了基于知識(shí)服務(wù)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程。4、開發(fā)并實(shí)現(xiàn)了“互聯(lián)網(wǎng)”環(huán)境下機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)服務(wù)平臺(tái)，建立了服務(wù)平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu)、功能模型、信息模型和安全機(jī)制，該平臺(tái)能全面有效地整合機(jī)械產(chǎn)品中動(dòng)態(tài)的、異構(gòu)的、海量的設(shè)計(jì)知識(shí)、設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，極大地提高產(chǎn)品的設(shè)計(jì)效率。

簡介：當(dāng)前，伴隨著世界經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的不斷加快，特別是信息科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展及全球貿(mào)易規(guī)則的建立和完善，服務(wù)貿(mào)易正經(jīng)歷著黃金發(fā)展時(shí)段。根據(jù)國際貨幣基金組織IMF和世界貿(mào)易組織WTO的統(tǒng)計(jì)，2000年以來，服務(wù)貿(mào)易迎來了有史以來最為快速的新增長時(shí)期2004年全球服務(wù)貿(mào)易出口總額突破2萬億美元大關(guān)，2007年突破3萬億美元大關(guān)，2011年突破4萬億美元大關(guān)，2014年增長到49404億美元除金融危機(jī)后出現(xiàn)負(fù)增長以外，20002014年間服務(wù)貿(mào)易出口保持了年均增長近10％的速率。服務(wù)貿(mào)易已發(fā)展成為全球貿(mào)易競爭的焦點(diǎn)領(lǐng)域，各國服務(wù)貿(mào)易競爭力的大小已經(jīng)成為衡量一國國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和國際競爭力大小的決定性指標(biāo)。隨著服務(wù)業(yè)及其貿(mào)易戰(zhàn)略地位的提升，國內(nèi)外學(xué)者們開始對(duì)服務(wù)貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性進(jìn)行探索和檢驗(yàn)，其中服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)作為該研究方向下較為前沿和熱點(diǎn)的研究內(nèi)容，對(duì)其進(jìn)行探究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。與此同時(shí)，世界經(jīng)濟(jì)格局正發(fā)生著復(fù)雜而深刻的變化WTO貿(mào)易規(guī)則談判失敗后，各國紛紛加快了尋求區(qū)域合作的步伐美國構(gòu)建了跨太平洋伙伴關(guān)系協(xié)定TPP和跨大西洋貿(mào)易和投資伙伴協(xié)定TTIP，企圖建立亞、歐兩大區(qū)域的貿(mào)易關(guān)系新規(guī)則以重新攫取世界經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)權(quán)國際投資和貿(mào)易格局正醞釀著深刻變化。在此背景下，2013年9月7日，習(xí)近平主席在哈薩克斯坦的重要講話中首次提出了共建“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的戰(zhàn)略規(guī)劃同年10月，習(xí)近平主席在印度尼西亞國會(huì)上明確提出建設(shè)“21世紀(jì)海上絲綢之路”的倡議?！耙粠б宦贰笔俏覈珜?dǎo)提出的促進(jìn)沿線各國開放合作的宏大經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略，其主旨在于通過推進(jìn)沿線國家間的交流磋商，在基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通、產(chǎn)業(yè)投資、資源開發(fā)等領(lǐng)域項(xiàng)目合作的基礎(chǔ)上，開展更廣泛和深層次的區(qū)域合作。自該戰(zhàn)略被提出以來，學(xué)界及相關(guān)政策部門決策人的目光便鎖定在如何充分利用該戰(zhàn)略來促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)能合作及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而以要素和產(chǎn)品流動(dòng)來帶動(dòng)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)和技術(shù)升級(jí)等領(lǐng)域，為此，研究的對(duì)象也多為制造業(yè)和具體的區(qū)域合作項(xiàng)目。然而，在全球服務(wù)貿(mào)易競相發(fā)展、各國不斷出臺(tái)相關(guān)措施促進(jìn)國內(nèi)服務(wù)部門升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的背景下，“一帶一路”不應(yīng)只片面強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)能合作，應(yīng)加快培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)和競爭合作點(diǎn)區(qū)域內(nèi)服務(wù)貿(mào)易的合作與升級(jí)。本文立足于全球服務(wù)業(yè)興起和“一帶一路”區(qū)域合作框架的重要戰(zhàn)略地位，在梳理了國內(nèi)外相關(guān)研究成果和定性分析了“一帶一路”沿線亞洲國家服務(wù)貿(mào)易發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，借鑒HAUSMANNETAL2007的方法，構(gòu)建了一個(gè)服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度指數(shù)的測(cè)算體系，并利用20052014年間“一帶一路”沿線15個(gè)亞洲國家的跨國數(shù)據(jù)為樣本，計(jì)算了各國服務(wù)貿(mào)易的出口技術(shù)復(fù)雜度，從而明確了當(dāng)前各國的服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度處于較低水平、但服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度正趨于逐步上升且產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的發(fā)展現(xiàn)狀與此同時(shí)，通過建立計(jì)量實(shí)證模型，運(yùn)用固定效應(yīng)面板回歸和廣義矩估計(jì)等方法對(duì)該15個(gè)國家的服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在樣本區(qū)間內(nèi)，樣本國家的服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度的提升與經(jīng)濟(jì)增長之間表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)性，即便在將其他解釋變量作為控制變量納入模型以后，該結(jié)論依然成立，證實(shí)了“服務(wù)貿(mào)易出口技術(shù)復(fù)雜度提升越快，國民經(jīng)濟(jì)也將以更高的速率增長”這一說法在“一帶一路”沿線國家的適用性最后，本文以實(shí)證結(jié)果為支點(diǎn)，提出切實(shí)而可行的建議，為促進(jìn)“一帶一路”國家服務(wù)貿(mào)易發(fā)展進(jìn)而提升各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和區(qū)域國家競爭力提供一些有益的參考。

簡介：點(diǎn)擊查看更多統(tǒng)計(jì)信息服務(wù)應(yīng)用平臺(tái)的移植與控制技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：服務(wù)型機(jī)器人為完成各種復(fù)雜的導(dǎo)航與作業(yè)任務(wù)，利用知識(shí)來對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的各種輔助資源進(jìn)行決策利用，是提高其智能水平的有效途徑。本文以機(jī)器人與智能環(huán)境相互結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人系統(tǒng)為背景，系統(tǒng)研究了基于知識(shí)描述與處理的機(jī)器人任務(wù)決策執(zhí)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)及典型服務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。論文分析了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下服務(wù)機(jī)器人任務(wù)執(zhí)行需求及應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)行開發(fā)環(huán)境，給出了基于知識(shí)的服務(wù)機(jī)器人任務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)。在開源機(jī)器人知識(shí)庫KNOWROB提供的常理知識(shí)基礎(chǔ)上，擴(kuò)展開發(fā)了知識(shí)庫中的服務(wù)與需求描述等模塊，并提出了一種機(jī)器人任務(wù)的由粗到細(xì)分解方法。粗分解階段對(duì)網(wǎng)絡(luò)獲取的自然語言描述任務(wù)，利用知識(shí)庫中的概念描述，將任務(wù)分解為符合CRAM標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的子動(dòng)作計(jì)劃序列。細(xì)分解階段，通過任務(wù)隱含信息的推理、網(wǎng)絡(luò)輔助資源的查找與組合、任務(wù)動(dòng)態(tài)重規(guī)劃等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)將各個(gè)子動(dòng)作計(jì)劃序列細(xì)致地分解為一系列服務(wù)基元的組合，解決了僅依靠機(jī)器人本體有限資源難以完成任務(wù)的問題。借助ROS平臺(tái)開發(fā)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人計(jì)劃生成、分配與執(zhí)行功能。結(jié)合家庭服務(wù)機(jī)器人典型應(yīng)用，搭建了知識(shí)化的網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人任務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)實(shí)例。主要開發(fā)了三種典型感知與作業(yè)功能模塊基于激光傳感器的移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航功能模塊、基于視覺的交互式物體識(shí)別功能模塊、以及輕質(zhì)機(jī)械臂物體簡單抓取功能模塊。介紹了具體模塊的開發(fā)實(shí)現(xiàn)及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的節(jié)點(diǎn)化封裝。搭建了仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并驗(yàn)證了單個(gè)機(jī)器人利用知識(shí)輔助完成日常任務(wù)的可行性。針對(duì)家庭服務(wù)機(jī)器人典型應(yīng)用，給出了基于知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行實(shí)例，從復(fù)雜任務(wù)的分解和環(huán)境輔助資源的決策利用兩個(gè)角度，驗(yàn)證了知識(shí)化機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)的可行性。

簡介：隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來臨，基于知識(shí)資源的知識(shí)創(chuàng)新能力逐漸成為企業(yè)核心競爭力。企業(yè)在信息化發(fā)展過程中積累了大量的知識(shí)，但隨著企業(yè)內(nèi)部知識(shí)量的膨脹，用戶獲取到真正所需知識(shí)越來越困難，從而引發(fā)了“知識(shí)過載”、“知識(shí)迷航”等一系列相關(guān)問題。為了解決目前主動(dòng)知識(shí)服務(wù)過程中知識(shí)需求模型構(gòu)建的困難，提高知識(shí)推薦的準(zhǔn)確性，本文研究了基于任務(wù)的知識(shí)需求模型自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)和基于任務(wù)的協(xié)同過濾推薦技術(shù)。論文的主要研究內(nèi)容如下（1）分析了目前知識(shí)服務(wù)的研究現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)框架，描述了系統(tǒng)知識(shí)服務(wù)的流程。（2）研究了基于任務(wù)的知識(shí)需求模型自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)，設(shè)計(jì)了知識(shí)需求模型的自動(dòng)構(gòu)建流程及方法。該方法首先利用基于人工免疫的本體匹配過程獲取到最優(yōu)知識(shí)節(jié)點(diǎn)；然后根據(jù)基于規(guī)則的知識(shí)歸并過程建立任務(wù)知識(shí)與知識(shí)節(jié)點(diǎn)的映射關(guān)系，并將其插入到知識(shí)需求模型中來完成模型的自動(dòng)構(gòu)建過程。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。（3）研究了基于任務(wù)的協(xié)同過濾推薦技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于任務(wù)的協(xié)同過濾推薦流程及算法。該算法首先利用基于任務(wù)的知識(shí)過濾過程對(duì)知識(shí)需求模型中知識(shí)進(jìn)行過濾；然后根據(jù)知識(shí)推薦列表生成過程將過濾后的知識(shí)按照優(yōu)先級(jí)排序后生成知識(shí)推薦列表，并將其推薦給目標(biāo)用戶。實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有更好的推薦精度和推薦質(zhì)量。（4）將基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用到鐵路貨車快速設(shè)計(jì)系統(tǒng)知識(shí)管理子系統(tǒng)中，介紹了項(xiàng)目背景，并對(duì)系統(tǒng)主要功能進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，最后給出了系統(tǒng)應(yīng)用效果。

簡介：隨著國內(nèi)3G和4G的發(fā)展，智能手機(jī)在中青年人群中越來越普及，基于位置的服務(wù)也開始出現(xiàn)并流行。人們?cè)谙硎芑谖恢玫姆?wù)帶來的方便和快捷的同時(shí)，卻將自己的精確位置信息泄露給了并不可信的位置服務(wù)提供商，而位置服務(wù)提供商有可能為了經(jīng)濟(jì)利益出賣用戶的位置信息。為了使人們?cè)谑褂没谖恢玫姆?wù)的同時(shí)，不泄露自己的精確位置信息，學(xué)者們已經(jīng)提出了眾多位置隱私保護(hù)算法，然而這些算法沒有考慮移動(dòng)用戶到集中匿名器之間無線傳輸階段的安全和集中匿名器以及用戶的可信度，攻擊者可以通過無線竊聽、攻擊并控制集中匿名器和發(fā)起P2P匿名查詢等方式來獲得用戶的位置信息。本文以保護(hù)用戶精確位置信息為核心，將用戶的精確位置信息作為準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符，對(duì)基于無線加密、不完全可信第三方和不可信第三方的位置隱私保護(hù)算法進(jìn)行了深入研究。取得了一些創(chuàng)新性工作如下1基于可信第三方的位置隱私保護(hù)算法針對(duì)經(jīng)典算法中存在無線竊聽的漏洞，本文首次提出了基于加密的位置隱私保護(hù)算法。采用對(duì)稱加密和非對(duì)稱加密相結(jié)合的組合加密方案對(duì)無線傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)，通過移動(dòng)端實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該組合方案適用于位置隱私保護(hù)領(lǐng)域。2基于不完全可信第三方的位置隱私保護(hù)算法針對(duì)經(jīng)典算法中集中匿名器被攻擊者控制后所有用戶的實(shí)時(shí)精確位置信息將泄漏的漏洞，本文首次提出了兩次匿名位置隱私保護(hù)算法。采用網(wǎng)格區(qū)代替用戶的精確位置來實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)集中匿名器的第一次匿名，集中匿名器以網(wǎng)格區(qū)為基本單位來為查詢用戶生成滿足其隱私要求的匿名區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)位置提供商的第二次匿名。并且還提出了網(wǎng)格區(qū)服務(wù)質(zhì)量模型，研究了匿名區(qū)的最優(yōu)化和隨機(jī)化問題。3基于不可信用戶的混合處理位置隱私保護(hù)算法針對(duì)經(jīng)典算法中攻擊者發(fā)起P2P匿名查詢可以獲得其周邊所有用戶的精確位置信息的問題，提出了兩次匿名混合處理方案，將集中匿名和P2P匿名兩種處理方式相融合，還解決P2P匿名中用戶數(shù)量不足問題。采用以代理用戶為中心的匿名區(qū)生成策略，解決了經(jīng)典P2P匿名容易遭受中心位置攻擊問題。采用直接從集中匿名下載鄰居信息，解決了經(jīng)典P2P匿名時(shí)延過長問題。4基于不可信第三方的位置隱私保護(hù)算法針對(duì)兩次匿名位置隱私保護(hù)算法統(tǒng)一了所有用戶對(duì)第三方的可信度，以及K個(gè)最近鄰目標(biāo)查詢時(shí)效率較低的問題，本文首次提出了基于經(jīng)緯網(wǎng)格的遞增KNN位置隱私保護(hù)算法。每個(gè)用戶都以經(jīng)緯網(wǎng)格為基本單位來生成滿足自己隱私要求的匿名區(qū)，并用生成的匿名區(qū)代替兩次匿名算法中的網(wǎng)格區(qū)ID上報(bào)給不可信的集中匿名助理，從而實(shí)現(xiàn)了用戶對(duì)第三方信任度的個(gè)性化。同時(shí)還引入了增量查詢的策略，解決了K個(gè)最近鄰目標(biāo)查詢效率較低的問題，并且還提出了基于逆時(shí)針的集中匿名助理端初次過濾算法，實(shí)現(xiàn)了較精確的過濾。