ABSTRACT För att möjliggöra intelligent förvaltning av Smart City och förbättra den övergripande sociala välfärden, är det önskvärt att statusen för infrastrukturer som upptäcks och rapporteras av intelligenta enheter inbäddade i dem vidarebefordras till datacenter. Att använda ''scmules'' såsom taxibilar, att opportunistiskt kommunicera med intelligenta enheter och samla in data från de glesa nätverk som bildas av dem i rörelseprocessen är ett ekonomiskt och effektivt sätt att uppnå detta mål. I detta dokument, social välfärd datainsamling paradigm SWDCP-SCmules datainsamling ram föreslås för att samla in data som genereras av intelligenta enheter och vidarebefordra dem till datacenter, där ''SCmules'' är datatransmittrar plocka upp data från närliggande intelligenta enheter och sedan lagra vidarebefordra dem till närliggande datacenter via kortdistans trådlösa anslutningar i processen att flytta. På grund av lagringsbegränsningarna måste ''Scmules'' väga datavärdet och välja några mindre värdefulla data att kasta över vid behov. För att kvantifiera värdet av data och hitta en väl fungerande urvalsstrategi introduceras begreppet prioritet i SWDCP-SCmules-systemet, och därefter föreslås simulerad glödgning för prioritetstilldelning SA-PA-algoritm som vägledning för prioriteringsuppdraget. SA-PA-algoritmen är en universalalgoritm som kan förbättra prestandan hos SWDCP-SCmules-schemat genom att hitta bättre prioritetstilldelning med avseende på olika optimeringsmål, såsom maximering av insamlingshastighet eller minimering av redundans, där problem med prioriteringstilldelning omvandlas till ett optimeringsproblem och simulerad glödgning används för att optimera prioriteringstilldelningen. Ur maskininlärningsperspektivet är optimeringsprocessen lika med att automatiskt lära sig socialaaware-mönster från tidigare GPS-banadata. Experiment baserade på verkliga GPS-bana data taxi i Peking utförs för att visa effektiviteten och effektiviteten i SWDCP-SCmules system och SA-PA algoritm. INDEX TERMS Vehicular mobila nätverk, social välfärd, datainsamling, opportunistisk kommunikation, omedvetna data mulor, simulerad glödgning, maskininlärning.
Dessutom, Tang et al. I REF föreslogs ett SWDCP-SCmules-system som säkerställer att data med högre prioritet först kan överföras till datacenteret genom att prioritera uppgifterna.
Social-Aware Data Collection Scheme Through Opportunistic Communication in Vehicular Mobile Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}