5G移动缓存与大数据：5G移动缓存、通信与计算的融合

定　价：¥58.00

作　者：	陈敏著
出版社：	华中科技大学出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787568035613	出版时间：	2018-05-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	252	字数：

内容简介

　　本书是关于5G移动缓存和移动大数据的一本参考书，分为5G移动缓存和移动大数据两部分，5G移动缓存部分介绍了缓存架构的演进，缓存部署的关键问题，移动缓存策略及相关研究，以及5G移动缓存的未来应用。这部分内容不仅从宏观上介绍了新型融合缓存的网络架构如何解决传统网络的瓶颈，还进一步从微观上对几种移动缓存策略进行了详细描述，并且在后介绍了移动缓存网络仿真的相关细节问题。在移动缓存领域为读者提供了从认识到理解再到实践的知识及参考。移动大数据部分介绍了移动大数据的获取和处理，以及移动大数据在社会方方面面的应用和价值。这部分内容不仅介绍了移动大数据在不同应用场景下的研究现状，也对其中的关键技术进行了详细的分析和阐述。全书共分为15章，其中前7章为移动缓存部分，后8章为移动大数据部分。本书可作为计算机网络和通信专业高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供相关专业工程人员参考

作者简介

　　陈敏，华中科技大学计算机学院教授、博导，嵌入与普适计算实验室主任，2012年入选国家第二批青年千人计划。二十三岁获博士学位。曾先后任国立汉城大学和加拿大不列颠哥伦比亚大学博士后、韩国首尔大学助理教授。2011年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。陈敏教授主要从事认知计算、物联网感知、情感计算通信和机器人技术、5G网络、软件定义网络、医疗大数据、人体局域网等领域的研究工作。在国际学术期刊和会议上发表论文200余篇，发表论文谷歌学术引用总数超过9000次，H-index = 48，SCI他引次数超过2500次。担任IEEE计算机协会大数据技术委员会主席。获IEEE ICC 2012、IEEE IWCMC 2016等国际大会佳论文奖。荣获 2017 年度 IEEE通信学会Fred W. Ellersick Prize。

图书目录

1移动缓存与计算概述(1)
1.1移动通信系统的缓存与计算(1)
1.2边缘缓存与计算的移动性(3)
1.3缓存，计算与通信的联系(4)
1.4移动缓存与计算的应用(5)
2未来网络中缓存架构的演进：从核心网到5G超密蜂窝网(7)
2.1数据命名网络架构(7)
2.25G超密蜂窝网(10)
2.3基于虚拟化的5G网络架构(14)
3缓存部署与内容流行度建模(19)
3.1缓存内容(19)
3.2缓存部署(26)
45G移动性缓存策略(30)
4.15G网络移动性缓存策略研究(30)
4.25G网络绿色移动编码缓存策略研究(40)
55G缓存应用(53)
5.15G缓存与车联网(53)
5.25G缓存与增强现实(62)
6边缘计算卸载(68)
6.15G网络边缘计算卸载策略研究(68)
6.2移动自组微云模式描述(69)
6.3移动自组微云模式分析(71)
6.4卸载策略模型的建立与求解(74)
6.5实验结果与分析(78)
6.6小结(84)
7OPENT缓存建模与网络仿真(85)
7.1数据命名网络中的缓存建模与仿真(85)
7.2无线网络中缓存建模与仿真(93)
8移动大数据概述(103)
8.1移动大数流研究概述(105)
8.2移动网络中的大数据产生与收集(108)
9基于移动大数据的用户画像(113)
9.1数据集与数据预处理(113)
9.2账号合并(117)
9.3接入点分类(119)
9.4结论(124)
10公众健康的移动网络数据(126)
10.1移动网络数据(126)
10.2流动性和公众健康(130)
10.3移动数据应用于公众健康的挑战(134)
10.4总结(137)
11移动大数据与社会计算(138)
11.1用户交互(138)
11.2人口统计学(141)
11.3环境(143)
11.4流行病(145)
11.5移动电话网络(147)
12移动大数据与城市计算(155)
12.1关于移动大数据(155)
12.2移动大数据与城市计算研究(167)
12.3城市功能区划分(170)
12.4基于幂律模型的人口预测(175)
12.5结果评估(178)
12.6结论(182)
13移动大数据与三元空间计算(183)
13.1三元空间概述(183)
13.2三元空间中基于活动特征的社团发现方法(185)
13.3三元空间中基于张量的社团活动分析方法(189)
13.4三元空间中面向社团的推荐服务模式(192)
14移动大数据与电信业务优化(199)
14.1移动大数据与用户流失预测(200)
14.2移动大数据与信息传播(201)
14.3移动大数据与中心用户识别(203)
14.4移动大数据与电信业务实践(204)
15移动大数据与个人隐私(210)
15.1引言(210)
15.2数据集介绍(213)
15.3用户轨迹的独特性(214)
15.4敏感属性多样性分析(221)
参考文献(226)