Radiofrekvensidentifieringsteknik (RFID) används i många tillämpningar för datainsamling. Råa RFID-avläsningar är dock vanligtvis av låg kvalitet och kan innehålla många anomalier. En idealisk lösning för RFID-datarensning bör ta upp följande frågor. För det första, i många tillämpningar, är dubbla avläsningar (av flera läsare samtidigt eller av en enda läsare under en tidsperiod) av samma objekt mycket vanliga. Lösningen bör dra nytta av den resulterande data redundans för datarengöring. För det andra kan förkunskaper om läsare och miljö (t.ex. tidigare datadistribution, falska negativa läsfrekvenser) bidra till att förbättra datakvaliteten och avlägsna avvikelser i data, och en önskad lösning måste kunna kvantifiera graden av osäkerhet som bygger på sådan kunskap. För det tredje bör lösningen dra nytta av givna begränsningar i måltillämpningar (t.ex. att antalet objekt på en och samma plats inte kan överstiga ett givet värde) för att höja noggrannheten i datarensningen. Det finns ett antal befintliga RFID-datarengörande tekniker. Men ingen av dem stöder alla de ovannämnda funktionerna. I detta dokument föreslår vi en Bayesian inference-baserad metod för rengöring av RFID-rådata. Vår strategi drar full nytta av data redundans. För att fånga sannolikheten, vi utforma en n-state detektion modell och formellt bevisa att 3-state modellen kan maximera systemets prestanda. Dessutom, för att prova från baksidan, vi utforma en Metropolis-Hastings provtagare med Constraints (MH-C), som innehåller begränsningshantering för att rengöra RFID rådata med hög effektivitet och noggrannhet. Vi validerar vår lösning med en gemensam RFID-applikation och visar fördelarna med vår strategi genom omfattande simuleringar.
Chen och Al. I REF föreslogs en Bayesian inference-baserad metod, som drar full nytta av data redundans, för rengöring av RFID-rådata.
Leveraging spatio-temporal redundancy for RFID data cleansing
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}