面向传感网的关联规则挖掘与图聚类方法研究

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1、分类号P208密级公开UDC528论文编号D-10617-308-(2016)-02018重庆邮电大学硕士学位论文中文题目面向传感网的关联规则挖掘与图聚类方法研究英文题目Researchonassociationrulesminingandgraphclusteringmethodinsensornetwork学号S130201018姓名苟明波学位类别工学硕士学科专业计算机科学与技术指导教师丰江帆教授完成日期2016年4月18日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究

2、成果，也不包含为获得重庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的人员对本文研究做出的贡献均已在论文中作了明确的说明并致以谢意。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解重庆邮电大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部门或机构送交论文，允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮电大学可以公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可以采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存、汇编本学位论文。（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日重庆邮电大学硕士学位论文

3、摘要摘要随着传感器设备的大量部署，能够反映和检测人类生活环境的无线传感器网络也逐步形成。海量传感数据的分析、处理以及传输成为了监控领域研究的热点。无线传感器网络提供的多尺度、多模态信息，为监控环境中的潜在异常和危险提供了方便。但是随着传感器种类和数量的增多，同一环境中检测的数据量也随之变得巨大。如何从海量的数据节点中筛选出描述事件的高效节点，减少冗余信息的获取与传输，降低网络中的数据通信量是目前亟待解决的问题。本文将图聚类方法运用到无线传感器网络中，来解决传感器网络中在事件检测时产生的冗余数据较多、网络通信开销较大等问题。首先将传感器网络描述为图论中的多属性无向加权图模型，利用该模型的动态演化

4、来有效模拟传感器网络拓扑结构与属性关系的形成。基于该模型从多角度分析传感器节点之间的相似度，进而建立传感网中基于相似度的图聚类算法，并在此基础上分析簇中节点的筛选与调度策略。在事件被完整检测的前提下，将检测到相似数据的冗余节点定时休眠，以降低网络中的通信开销。主要内容如下：1.定义描述传感器网络的多属性无向加权图模型。利用该模型，分别从直接相邻、间接相邻和不相邻三个方面分析节点间的拓扑结构与属性关系，进而分析节点间的相似度计算方法。2.基于已经量化的传感器网络图模型，以及节点之间的相似度计算方法，研究传感器网络中节点的图聚类算法。3.在不牺牲网络覆盖率与连通性的前提下，在图聚类基础上研究基于事

5、件的簇中节点筛选与调度策略，防止不同传感器节点对检测到的相似数据进行传输，达到降低网络中的通信开销的目的。通过在NS2平台上的实验分析，图聚类方法能够很好的运用于传感器网络的研究当中。本文提出的方法与框架能够有效减少网络中冗余数据的获取与传输，达到降低网络通信开销，延长网络生命周期的目的。关键词：无线传感器网络，图聚类，事件检测，节点筛选I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththemassdeploymentofsensordevices,wirelesssensornetworksthatcanreflectanddetecthumanenvironmentare

6、establishedandconstructed.Massivesensordataanalysis,processingandtransmissionhavebecometheresearchfocusinthefieldofpublicsafety.Inwirelesssensornetworks,multi-scaleandmulti-modalinformationhasmakeitconvenienttomonitortheenvironmentanddetectpotentialanomaliesanddangerouscondition.However,withtheincre

7、aseofthenumberandtypesofsensordevices,theamountofdatadetectedinthesameenvironmentbecomesverylarge.Howtofilterouteffectivenodesfromvastamountsofdatathatcanefficientlyreporttheincident,andreduceinformat