融合大规模BSN的社区发现及隐私保护关键问题研究

项目名称： 融合大规模BSN的社区发现及隐私保护关键问题研究

项目编号： No.61373147

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 朱顺痣

作者单位： 厦门理工学院

项目金额： 78万元

中文摘要： 随着智能手机和人体传感器(Body Sensor Network, BSN)的快速增长及连续监测，产生了大量BSN数据，这些数据的有效收集、分析、管理具有重要研究和应用价值。项目面向大型健康监测和干预应用领域，针对现有技术局限性，以融合大规模BSN和社交网络发现虚拟社区，实现更精准的兴趣信息共享为主线，重点研究基于情境的用户行为检测和活动分类、融合BSN信息的动态虚拟社区发现、适用于BSN和社交网络结合的隐私保护技术等关键问题。结合社交网络用户情境，采用统计学或机器学习等方法研究传感数据的情境模型，克服BSN数据的弱语义问题；利用BSN的即时活动信息，研究适用于大规模BSN的虚拟社区发现框架及算法；基于数据模糊化和信任为基础的存取控制方法最大化保护隐私安全。最后实现原型系统并以厦门市社区健康档案管理平台为基础展开应用研究。成果为大规模BSN和社交网络的结合提供新思路和理论依据，且易于扩展。

中文关键词： 大规模BSN；社区发现；信息融合；隐私保护；情境

英文摘要： Body Sensor Networks (BSNs) generate a large amount of data due to the rapid growth of using smartphones and body sensors as well as continuous monitoring. The efficient collection, analysis and management of these data have significant values for researc

英文关键词： Large-scale BSN；Social Discovery；Information Fusion；Privacy Proctection；Situation