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針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)搜索的高實(shí)時(shí)性要求及物理實(shí)體的強(qiáng)時(shí)變性特點(diǎn)，提出面向物聯(lián)網(wǎng)的邊云協(xié)同實(shí)體搜索方法。結(jié)合云計(jì)算與邊緣計(jì)算各自的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建邊云協(xié)同實(shí)體搜索系統(tǒng)架構(gòu)，提高物聯(lián)網(wǎng)實(shí)體的搜索效率?？紤]到嵌入物理實(shí)體的傳感器通信能力有限，設(shè)計(jì)基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體識(shí)別算法，通過(guò)將熱門(mén)與冷門(mén)實(shí)體狀態(tài)信息分別存儲(chǔ)于邊緣服務(wù)器與云端，節(jié)省邊緣服務(wù)器的存儲(chǔ)空間與計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。仿真結(jié)果表明，與云端數(shù)據(jù)共享搜索方法Sedasc和層次化搜索方法LHPM相比，該方法提高了實(shí)體狀態(tài)信息搜索的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。
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