面向Markov鏈的新型復(fù)合事件檢測技術(shù)研究.pdf

1、隨著RFID和傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，針對RFID數(shù)據(jù)的復(fù)合事件探測技術(shù)得到了日益廣泛的應(yīng)用，如事件預(yù)警與事件監(jiān)控。已有工作一般都是針對確定性數(shù)據(jù)流，對大量原子事件進(jìn)行精確匹配，查找復(fù)合事件。而在真實情況中，由于閱讀器漏讀等原因，會造成事件具有不確定性和關(guān)聯(lián)性，而且往往需要對原子事件進(jìn)行相似性檢測。同時，敏感數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)也十分重要。因此，本文主要針對符合Markov相關(guān)性的數(shù)據(jù)，從精確匹配、相似性檢測和隱私保護(hù)三方面進(jìn)行復(fù)合事件檢測

2、技術(shù)的相關(guān)研究。
　　首先，針對符合Markov特性的不確定事件序列，本文形式化定義了匹配事件集和不確定復(fù)合事件查詢，并針對不確定復(fù)合事件精確查詢問題，提出了基于序列優(yōu)先的查詢處理方法(seqF_Q)和基于相關(guān)性優(yōu)先的查詢處理方法(corF_Q)。兩種算法可在多項式時間內(nèi)對該問題進(jìn)行求解。考慮到兩種算法的影響因素，本文使用真實數(shù)據(jù)集和虛擬數(shù)據(jù)集進(jìn)行測評分析。實驗表明，corF_Q方法的處理效率高于seqF_Q方法。
　　其次

3、，針對Markov不確定事件序列的相似性查詢問題，本文對上面提出的問題進(jìn)行擴(kuò)展，形式化定義了復(fù)合事件相似性距離和不確定性復(fù)合事件相似性查詢問題。為提高檢測效率，本文構(gòu)建了MCE_ Index索引并將其分別與seqF_Q和corF_Q方法結(jié)合，提出序列優(yōu)先的相似性查詢處理方法(seqF_SQ)和相關(guān)性優(yōu)先的查詢處理方法(corF_SQ)。進(jìn)一步，本文通過設(shè)計緩存機(jī)制改進(jìn)了corF_SQ方法，即corF_ca_ SQ方法。在真實數(shù)據(jù)集和虛擬

4、數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了三種算法的可行性。其中，corF_ ca_SQ處理效率最高。
　　最后，針對Markov事件序列的復(fù)合事件隱私保護(hù)問題，本文對隱私保護(hù)的相關(guān)概念進(jìn)行定義，提出了適用于Markov事件序列的效用增益函數(shù)，然后提出了基于事件類型(Type_S)和基于事件實例(Instance_S)的舍棄策略，并基于corF_Q方法實現(xiàn)兩種策略。效用增益和處理時間的實驗結(jié)果表明，Type_S方法具有較高的處理效率，而Instance