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| 內容簡介： |
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《云边端协同的知识服务：理论与应用》围绕在工业界广泛应用的云计算与边缘计算技术，在扼要介绍传统理论及方法的基础上，系统地论述了著者近10年来在“云-边-端”协同服务领域的理论、算法及应用成果，为读者的进一步研究提供参考。第1章介绍互联网的服务演变、使能技术以及面临的挑战，并分析新型关键技术“云-边-端”协同的研究现状；第2章对内生关系感知的“云-边-端”协同服务架构进行介绍；第3章对“云-边-端”协同的轨迹隐私保护技术进行介绍；第4章对“云-边-端”协同的实体搜索服务技术进行介绍；第5章对“云-边-端”协同的视频缓存分发技术进行介绍；第6章对“云-边-端”协同的情感识别技术进行介绍。
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| 目錄：
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目录第1章绪论11.1互联网网络服务的演变11.2互联网服务使能技术21.3互联网服务面临的问题及挑战41.4“云-边-端”协同服务技术研究现状及发展趋势51.5本章小结6参考文献6第2章内生关系感知的“云-边-端”协同服务架构82.1“云-边-端”协同服务原则与目标82.2“云-边-端”协同服务的研究现状及主要挑战112.2.1“云-边-端”协同服务的研究现状112.2.2“云-边-端”协同服务的主要挑战132.3内生关系感知的“云-边-端”协同服务架构模型132.3.1上下文感知152.3.2信任管理172.3.3协同分发192.4本章小结21参考文献21第3章“云-边-端”协同的轨迹隐私保护技术243.1轨迹隐私保护研究现状及主要挑战243.1.1国内外研究现状243.1.2当前存在的主要挑战263.2系统模型与基础理论273.2.1系统模型273.2.2零知识证明293.2.3群签名293.2.4本地差分隐私293.3基于零知识证明和群签名的匿名认证方法303.3.1基于零知识证明的匿名认证方法303.3.2基于群签名的匿名认证方法323.4“云-边-端”协同的位置及轨迹隐私保护方法353.4.1基于空间四叉树的地理位置编码方法363.4.2基于本地化差分隐私位置/轨迹数据保护方法373.4.3实验分析393.5本章小结41参考文献41第4章“云-边-端”协同的实体搜索服务技术434.1实体搜索服务技术研究现状及主要挑战434.1.1研究现状434.1.2主要挑战464.2实体搜索模型与基础理论484.3动态特征提取与高效搜索方案504.3.1有效的数据抽象与表征方法514.3.2时变性感知的实体状态特征提取方法524.3.3“云-边-端”协同的实体状态数据缓存方法544.4“云-边-端”协同的实体搜索性能评估564.4.1实体分类方法性能验证574.4.2实体数据缓存方法性能验证594.4.3实体搜索方法性能验证614.5本章小结64参考文献65第5章“云-边-端”协同的视频缓存分发技术675.1技术挑战695.2“云-边-端”协同的视频缓存分发模型与基础理论705.2.1“云-边-端”协同网络场景705.2.2视频缓存分发模型715.2.3视频缓存分发问题解耦725.3“云-边-端”协同群组兴趣挖掘方案735.3.1用户偏好感知的兴趣预测方法755.3.2群组社交相似度感知的视频缓存策略765.4“边-端”协同无线资源分配方案795.5“云-边-端”协同视频缓存分发方案性能评估815.5.1用户兴趣预测评估825.5.2视频缓存性能评估835.5.3视频传输性能评估865.6本章小结88参考文献88第6章“云-边-端”协同的情感识别技术916.1情感识别技术研究现状及主要挑战916.2系统模型与基础理论946.3用户情感识别的模型迁移方案966.3.1EEG信号预处理966.3.2特征提取976.3.3三维通道映射986.3.4卷积神经网络1006.3.5迁移学习1016.4“云-边-端”协同的情感识别性能评估1026.4.1实验设计及数据处理1026.4.2实验结果及讨论1036.5本章小结106参考文献107
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