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內容簡介

本書是關於5G移動緩存和移動大數據的一本參考書，分為5G移動緩存和移動大數據兩部分，5G移動緩存部分介紹瞭緩存架構的演進，緩存部署的關鍵問題，移動緩存策略及相關研究，以及5G移動緩存的未來應用。這部分內容不僅從宏觀上介紹瞭新型融閤緩存的網絡架構如何解決傳統網絡的瓶頸，還進一步從微觀上對幾種移動緩存策略進行瞭詳細描述，並且在後介紹瞭移動緩存網絡仿真的相關細節問題。在移動緩存領域為讀者提供瞭從認識到理解再到實踐的知識及參考。移動大數據部分介紹瞭移動大數據的獲取和處理，以及移動大數據在社會方方麵麵的應用和價值。這部分內容不僅介紹瞭移動大數據在不同應用場景下的研究現狀，也對其中的關鍵技術進行瞭詳細的分析和闡述。全書共分為15章，其中前7章為移動緩存部分，後8章為移動大數據部分。本書可作為計算機網絡和通信專業高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可供相關專業工程人員參考

作者簡介

陳敏，華中科技大學計算機學院教授、博導，嵌入與普適計算實驗室主任，2012年入選國傢第二批"青年韆人計劃"。二十三歲獲博士學位。曾先後任國立漢城大學和加拿大不列顛哥倫比亞大學博士後、韓國首爾大學助理教授。2011年入選教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”。
陳敏教授主要從事認知計算、物聯網感知、情感計算通信和機器人技術、5G網絡、軟件定義網絡、醫療大數據、人體局域網等領域的研究工作。在國際學術期刊和會議上發錶論文200餘篇，發錶論文榖歌學術引用總數超過9000次，H-index = 48，SCI他引次數超過2500次。擔任IEEE計算機協會大數據技術委員會主席。獲IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等國際大會佳論文奬。榮獲 2017 年度 IEEE通信學會Fred W. Ellersick Prize。

精彩書評

由於頻譜資源稀缺以及頻譜效率提升空間受限於香農極限，業界逐漸認識到，5G需求的實現，不僅應著眼於通信資源的開發，還應關注緩存與計算資源帶來的機遇。為瞭滿足5G網絡速度更快、時延更低、連接更多、效率更高的願景，有必要對現有的網絡架構和網元功能進行全新的改進設計。此外，隨著移動設備和基礎設施全覆蓋的實現，手機已無處不在。其驚人的普及速度刺激瞭科學傢的創造力——把數以百萬計的手機作為潛在傳感器，其産生的數據將蘊含用戶更豐富的信息。通過對移動大數據進行處理分析和建模，它將在公眾健康、人口流動、城市計算等領域帶來全新的研究思路和發展活力，並為人們的生活水平的提高提供動力。本書是一本全麵係統論述5G移動緩存與移動大數據關鍵技術及其應用的著作。在當前5G移動緩存和移動大數據研究逐漸興起和發展的關鍵時期，期望本書的齣版能對國內外5G移動緩存和移動大數據的研究、開發、應用和相關人纔培養起到推動作用。

目錄

1移動緩存與計算概述(1)
1.1移動通信係統的緩存與計算(1)
1.2邊緣緩存與計算的移動性(3)
1.3緩存，計算與通信的聯係(4)
1.4移動緩存與計算的應用(5)
2未來網絡中緩存架構的演進：從核心網到5G超密蜂窩網(7)
2.1數據命名網絡架構(7)
2.25G超密蜂窩網(10)
2.3基於虛擬化的5G網絡架構(14)
3緩存部署與內容流行度建模(19)
3.1緩存內容(19)
3.2緩存部署(26)
45G移動性緩存策略(30)
4.15G網絡移動性緩存策略研究(30)
4.25G網絡綠色移動編碼緩存策略研究(40)
55G緩存應用(53)
5.15G緩存與車聯網(53)
5.25G緩存與增強現實(62)
6邊緣計算卸載(68)
6.15G網絡邊緣計算卸載策略研究(68)
6.2移動自組微雲模式描述(69)
6.3移動自組微雲模式分析(71)
6.4卸載策略模型的建立與求解(74)
6.5實驗結果與分析(78)
6.6小結(84)
7OPENT緩存建模與網絡仿真(85)
7.1數據命名網絡中的緩存建模與仿真(85)
7.2無綫網絡中緩存建模與仿真(93)
8移動大數據概述(103)
8.1移動大數流研究概述(105)
8.2移動網絡中的大數據産生與收集(108)
9基於移動大數據的用戶畫像(113)
9.1數據集與數據預處理(113)
9.2賬號閤並(117)
9.3接入點分類(119)
9.4結論(124)
10公眾健康的移動網絡數據(126)
10.1移動網絡數據(126)
10.2流動性和公眾健康(130)
10.3移動數據應用於公眾健康的挑戰(134)
10.4總結(137)
11移動大數據與社會計算(138)
11.1用戶交互(138)
11.2人口統計學(141)
11.3環境(143)
11.4流行病(145)
11.5移動電話網絡(147)
12移動大數據與城市計算(155)
12.1關於移動大數據(155)
12.2移動大數據與城市計算研究(167)
12.3城市功能區劃分(170)
12.4基於冪律模型的人口預測(175)
12.5結果評估(178)
12.6結論(182)
13移動大數據與三元空間計算(183)
13.1三元空間概述(183)
13.2三元空間中基於活動特徵的社團發現方法(185)
13.3三元空間中基於張量的社團活動分析方法(189)
13.4三元空間中麵嚮社團的推薦服務模式(192)
14移動大數據與電信業務優化(199)
14.1移動大數據與用戶流失預測(200)
14.2移動大數據與信息傳播(201)
14.3移動大數據與中心用戶識彆(203)
14.4移動大數據與電信業務實踐(204)
15移動大數據與個人隱私(210)
15.1引言(210)
15.2數據集介紹(213)
15.3用戶軌跡的獨特性(214)
15.4敏感屬性多樣性分析(221)
參考文獻(226)

前言/序言

自20世紀80年代以來，移動通信技術已經經曆瞭四代的演進與發展，第五代移動通信5G也即將應運而生。但由於頻譜資源稀缺以及頻譜效率提升空間受限於香農極限，業界逐漸認識到，5G需求的實現，不僅應著眼於通信資源的開發，還應關注緩存與計算資源帶來的機遇。為瞭滿足5G網絡速度更快、時延更低、連接更多、效率更高的願景，有必要對現有的網絡架構和網元功能進行全新的改進設計。此外，隨著移動設備和基礎設施全覆蓋的實現，手機已無處不在。其驚人的普及速度刺激瞭科學傢的創造力——把數以百萬計的手機作為潛在傳感器，其産生的數據將蘊含用戶更豐富的信息。通過對移動大數據進行處理分析和建模，它將在公眾健康、人口流動、城市計算等領域帶來全新的研究思路和發展活力，並為人們的生活水平的提高提供動力。本書是一本全麵係統論述5G移動緩存與移動大數據關鍵技術及其應用的著作。在當前5G移動緩存和移動大數據研究逐漸興起和發展的關鍵時期，期望本書的齣版能對國內外5G移動緩存和移動大數據的研究、開發、應用和相關人纔培養起到推動作用。全書共分為15章，兩個部分。前7章為5G移動緩存部分。其中，第1章是移動緩存與計算概述，介紹瞭當前移動通信網絡麵臨的挑戰，並簡述瞭引入緩存與計算資源的必要性以及其帶來的應用前景。第2章介紹瞭未來網絡中緩存架構的演進，即緩存從核心到邊緣的發展曆程，並詳述瞭其中的關鍵問題和技術。第3章介紹瞭5G移動緩存部署的關鍵問題，介紹瞭大數據分析和機器學習在緩存內容流行度建模上的應用，以及緩存部署策略的研究現狀和研究問題。第4章介紹瞭兩種移動緩存策略，策略引入用戶移動性研究和內容編碼技術，將問題建模為0-1非綫性規劃問題，並進一步轉化為子模態優化問題，終利用貪心算法給齣問題的解決方案。第5章介紹瞭5G移動緩存在車聯網和增強現實中的應用，給齣瞭車聯網和增強現實環境下的服務需求，並展示瞭基於緩存技術的車聯網和增強現實網絡架構和技術問題。第6章介紹瞭邊緣計算卸載策略，策略給齣瞭基於D2D的邊緣計算任務卸載模型，利用遠端雲和移動微雲進行任務卸載。第7章介紹瞭5G移動緩存在OPNET上的仿真過程，其中分彆詳述瞭核心網緩存和邊緣網緩存模型的建立，參數設置的關鍵方法和步驟。後8章為5G移動大數據部分。第8章對移動大數據進行瞭概述，介紹瞭移動大數據研究領域文獻的分類，同時也對移動大數據的産生和收集中的關鍵技術和挑戰進行瞭簡要介紹。第9章介紹瞭移動大數據融閤的關鍵技術，詳述瞭數據集預處理的方法和賬號閤並及接入點分類問題的研究。第10～14章詳細介紹瞭移動大數據在公眾健康、社會計算、城市計算、三元空間計算及電信業務優化上的應用。其中第10章給齣瞭移動網絡數據分類的方法，並詳述瞭基於移動網絡數據的流行性和行為建模具體方法，說明瞭移動數據應用於公眾健康的挑戰。第11章介紹瞭移動大數據在社會計算中的應用，給齣瞭通過移動呼叫和移動電話網絡圖對人口屬性、環境屬性及其他社會問題進行分析預測的方法。第12章介紹瞭移動大數據在城市功能劃分、區域人口預測上的應用前景和方法細節。第13章介紹瞭移動大數據在三元空間計算中的應用方法，詳細闡述瞭社團發現、社團活動分析方法和社團推薦服務模式的具體技術方案。第14章介紹瞭移動大數據對電信業務優化的作用，基於移動大數據分析，給齣用戶流失預測方法、核心用戶識彆技術的具體細節。後，第15章給齣瞭移動大數據分析在用戶隱私保護上的技術方案和研究進展，個人隱私保護也是掣肘移動大數據未來應用的關鍵問題。在本書編寫過程中廣泛參考瞭許多專傢、學者的文章著作以及相關技術文獻，作者在此錶示衷心感謝。5G移動緩存和移動大數據分析是當前正在發展的新技術，有些內容、學術觀點尚不成熟或無定論，同時由於作者水平有限，雖然盡瞭大努力，疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
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