云计算环境下的资源管理研究

首先提出高性能的大规模的云计算资源是实现云计算服务的基本条件,而对庞大的资源如何进行管理和分配,是云计算服务必须解决的后继问题。其次分析云计算资源管理主要分为数据存储的资源管理,存储层,基础管理层、应用接口层和访问层构成了云存储系统的4层结构模型,云安全是存储技术的重要方面,而云资源调度则包括资源发现、调度组织、调度策略、状态评估以及对资源的再调度等。最后针对目前亟需解决的信息存储安全、服务可靠性、大规模隐私泄露以及资源的可移植性和兼容性等问题提出了相应的资源管理技术方法。     

基于路网的LBSN用户移动轨迹聚类挖掘方法

基于LBSN（基于位置的社交网络）中数据的地理和社交属性, 结合用户轨迹和好友关系, 有助于提高不确定轨迹聚类挖掘的效率。根据LBSN用户的好友关系特征, 引入评分函数, 对用户影响力进行排序, 找出其中的活跃用户; 在传统路网子轨迹匹配和对签到数据清理的基础上, 加入子轨迹匹配准确性监测, 并存储活跃用户匹配成功的路段, 进而减少路网匹配时间。最后综合R*树的空间索引机制和DBSCAN聚类算法对城市内的热点路径进行挖掘。理论分析和实验表明, 相比于已有方法, 改进的的聚类挖掘方法在LBSN环境中的时间效率和准确性都有较大的提高, 且有较好的可伸缩性。     

基于Wi-Fi和基站信号强度的室内定位系统设计与实现

分析了现有的室内定位技术,对室内定位信号测量技术、位置估算技术、定位采用的信号以及典型的室内定位系统作了详细阐述。提出了基于Wi-Fi和基站信号强度的室内定位系统架构,并从功能实现和软件架构2个方面说明了该系统的组成,最后经实验证明该系统能够实现及时稳定的室内定位和位置服务。