Abstract-Genom analogi med Internet of things, Internet of vehicles (IoV) som möjliggör allestädes närvarande informationsutbyte och innehållsdelning mellan fordon med liten eller ingen mänsklig inblandning är en viktig möjliggörare för den intelligenta transportindustrin. I det här dokumentet studerar vi hur man kan kombinera både fysisk och social lagerinformation för att uppnå snabb innehållsspridning i fordonsbaserade IoV-nätverk baserade från enhet till enhet (D2D-V2V). I det fysiska skiktet modelleras fordonens körsträcka som en Wienerprocess, och anslutningsannolikheten för D2D-V2V-länkar uppskattas genom att använda Kolmogorov-ekvationen. I det sociala skiktet, den sociala relation täthet som representerar innehåll urval likheter erhålls av Bayesian nonparametric lärande baserat på verkliga sociala big data, som samlas in från den största kinesiska mikrobloggning tjänsten Sina Weibo och den största kinesiska video-delning webbplats Youku. Därefter föreslås en prishöjande, iterativ matchningsalgoritm för att lösa den formulerade gemensamma peer upptäckten, maktstyrning och kanalvalsproblem under olika kvalitetskrav. Slutligen visar numeriska resultat effektiviteten och överlägsenheten hos den föreslagna algoritmen från perspektivet viktad summa och matchningsvinster. Index Terms-Content spridning, enhet-till-enhet fordon-till-fordon (D2D-V2V), Internet of things (IoT), Internet of vehicles (IoV), matchande teori, Sina Weibo, sociala big data, Youku.
En social big data-baserad D2D-V2V innehåll distribution system utvecklades i REF genom att utforska både det fysiska skiktet och social lagerinformation.
Social Big-Data-Based Content Dissemination in Internet of Vehicles
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}