[发明专利]一种智能热点数据预测及缓存方法

说明书

本发明涉及一种智能热点数据预测及缓存方法，属于物联网领域，包括以下步骤：S1：各传感器感知智慧实体状态数据，并将采集的智慧实体状态数据周期性地上传至本地服务器；S2：搜索系统以固定时间区间为单位记录本地用户提交的搜索请求，以及记录不同智慧实体被搜索的次数；S3：本地服务器根据用户历史搜索记录挖掘智慧实体数据中隐藏的时域相关性并建立相应的热点智慧实体预测模型；S4：本地服务器通过所设计的动态缓存策略实现对热点智慧实体状态数据的主动缓存；S5：本地服务器快速搜索是否有搜索请求匹配的智慧实体状态内容，若无，则本地服务器将搜索请求下发至传感器，传感器采集数据后通过本地服务器返回至用户。

技术领域

本发明属于物联网领域，涉及一种智能热点数据预测及缓存方法。

背景技术

随着物联网(IoT)在智能交通、智慧家居、远程医疗和环境监测等领域的深入应用，越来越多的具有感知功能的海量传感器、RFID等感知设备联入物联网。在未来20年，将会有万亿台物联网感知设备出现在我们的生活中，实现信息共享，万物互联的场景。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。当下，物联网应用已经普及到了物流管理、仓库储存、智慧交通、智能家居、环境监测、公共安全等各个领域。随着物联网应用的逐步深入及人们对生活品质要求的逐渐提高，人们对获取物理世界实体信息的实时性、有效性、可靠性需求越来越强烈。例如搜索附近空余的停车位、安静的咖啡厅、空闲的会议室、空气质量较好的公园等。

近年来，物联网搜索的应用受到了越来越多的关注，物联网搜索技术的研究对实现物联网感知资源的共享，推动物联网应用的深入，促进物理空间与信息空间的融合具有至关重要的作用。物联网搜索能够减少收集的数据大小和范围，而用户也可通过搜索引擎获取物理世界的智慧实体信息，在智慧城市等物联网典型应用中存在智能化的搜索需求。目前，国内外研究人员已在物联网搜索方面进行了深入的研究。Xie L,Wang Z,Wang Y在“New Multi-Keyword Ciphertext Search Method for Sensor Network CloudPlatforms”【in IEEE Sensors,pp.3047-3058,2018】中提出了面向私有云平台的多关键字搜索机制，将加密传感器数据存储在云端进行集中缓存，并采用层次聚类方法实现加密传感器数据的高效、安全搜索。M.Shen,B.Ma,L.Zhu,X.Du and K.Xu在“Secure PhraseSearch for Intelligent Processing of Encrypted Data in Cloud-Based IoT”【inIEEE Internet of Things Journal,pp.1998-2008,2019】中提出了一种基于云的物联网搜索方案，通过将数据信息集中上传至云端缓存，用户发出实体搜索请求后，需通过本地服务器将请求信息发送至云端进行搜索匹配，然后将搜索结果通过本地服务器返回给用户。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于针对物理智慧实体数量众多，本地服务器缓存资源有限，难以缓存全部智慧实体的观测内容的问题，提出了一种智能热点数据预测及缓存方法。首先，设计了热点智慧实体预测方法，基于LSTM模型，预测用户群体关注度比较高的热点智慧实体集合；然后，设计了热点智慧实体动态缓存策略，实现热点智慧实体的实时缓存与更新；最后，将热点智慧实体数据缓存至靠近用户的本地服务器。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种智能热点数据预测及缓存方法，包括以下步骤：

S1：数据采集：各种类型的传感器感知智慧实体状态数据，并将采集的智慧实体状态数据周期性地上传至覆盖其感知范围的本地服务器；

S2：搜索记录整理：搜索系统以固定时间区间为单位记录本地用户提交的搜索请求，以及记录不同智慧实体被搜索的次数；