中文摘要：

物联网搜索是物联网应用推广的关键技术之一，高性能的物联网搜索也成为物联网领域中的基础研究课题。但是，搜索空间的超大规模性、搜索对象的高度移动性、搜索行为的时空局部性、搜索需求的个性化以及搜索设备的资源有限性对物联网搜索系统的构造与验证带来了严峻的挑战。本项目以主要由RFID组成的物联网为研究对象，以构造通用的物联网搜索设施为研究目的，以情境感知的搜索服务为主线，系统研究物联网搜索的本地化和智能性的关键技术。主要研究1）情境敏感的对象一致性模型，2）传感信息的本地化过滤和整理，基于频繁关键词的本地索引机制以及利用LRU算法的本地缓存机制，3）基于情境信息的搜索智能性服务，包括搜索范围的自动优化、搜索结果的动态调整和基于协同过滤和内容过滤的情境上下文的自动发现和利用。本课题研究成功，将形成全新的大规模移动物联网搜索系统的若干关键技术，取得系统性的创新成果，为物联网走向实际应用打下坚实的基础。

结论摘要：

物联网搜索是物联网应用推广的关键技术之一。高性能的物联网搜索也成为物联网领域中的基础研究问题。由于搜索空间的超大规模性、搜索对象的高度移动性、搜索行为的时空局部性、搜索对象之间的关联性、搜索需求的个性化以及移动搜索资源的有限性为物联网搜索的构造与验证带来了严峻的挑战。本课题组从上述物联网搜索的基本特征出发，以主要由无线射频（RFID）和移动设备组成的物联网为研究对象，从全局角度深入分析和研究物联网搜索的一些关键理论问题。 具体而言，课题组首先改进课题组之前情境感知的一致性模型，结合物联网搜索的应用需求，建立一种面向物联网领域的搜索引擎体系架构，实现了对传感数据的分布式存储、分布式索引和查询队列的管理等功能；以“智慧上海”项目为基础，以配备有传感器的4000多辆出租车结点为研究对象，主要研究了传感信息的本地化过滤和整理技术，实现了对出租车传感信息的动态收集、噪音去除和过滤，以及未来情境信息（如移动地址）的预测；以有源标签构成的大规模物联网应用系统为例，提出一种基于虚拟布鲁姆过滤器的搜索算法。该算法实现了有源物联网系统在常量时间内的实时搜索。同时，课题组还提出另外一种高效节能的RFID搜索协议。此外，课题组也研究了多RFID阅读器环境下的标签查询以及结合云计算环境中的标签查询协议；针对研究过程中的物联网对象的定位和移动轨迹的预测等难题，本课题组进行了深入的研究，分别提出基于相互信息熵、云计算以及结点之间亲密性的定位预测技术。最后，考虑到用户搜索的习惯和行为，提出了一种基于用户点击历史的查询请求表示方法；针对搜索系统初立时，传感数据以及用户的搜索习性等数据稀疏，提出了一种基于双向聚类和融合的搜索技术。截止至目前，本课题组的研究结果自发表后已获得国内外学术的广泛引用。 通过本课题的研究，本课题组凝练了物联网搜索的一些关键问题，初步建立了一套关于物联网搜索的关键技术，形成了一些原创性理论研究成果和应用系统原型。而且，本课题的顺利开展，大大提升了课题组的多位师生，其中晋升为IEEE资深会员1名，以及国家自然科学基金面上项目、教育部霍英东基金会以及上海市“浦江人才计划”的专项资助。