一、移动用户中移动技术个人使用率上升（论文文献综述）
刘锡华[1]（2021）在《边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移关键技术研究》文中研究表明如今,随着无线通信的发展,无线城域网中由于应用部署的多样化和服务要求的个性化,人们对移动设备的依赖程度越来越高。随着边缘计算的快速兴起,让无线城域网中的移动用户可以将服务迁移到边缘服务器上执行,减少服务执行时间,降低移动设备能耗。然而,由于无线城域网中服务体量大、边缘服务器资源受限等原因,服务在执行过程中边缘服务器的数据传输性能低下、能源消耗增加等问题日益突出。在隐私数据如此重要的大数据时代,如何在服务迁移时保证用户的隐私,实现隐私感知的服务迁移是亟待解决的问题。因此,边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移面临如下挑战:1)针对批量边缘服务的放置问题,忽略了服务体量大和多源等特征,缺乏服务器性能和能耗的权衡;2)针对边缘服务迁移时隐私泄露的问题,在保障边缘服务执行效率的前提下,需要综合考虑服务在边缘服务器之间迁移时隐私保护的复杂性。应对上述挑战,本文对边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移关键技术展开研究,研究内容主要包括:（1）为了综合考虑边缘服务器资源使用率和能源消耗,提出性能与能耗权衡的服务放置方法。具体而言,首先,建立边缘服务器的资源使用率模型、服务执行时间模型和能源消耗模型。然后,利用强度帕累托进化算法（Strength Pareto Evolutionary Algorithm,SPEA）得到性能均衡的服务放置策略集合。最后,利用逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）和多准则决策矩阵（Multiple Criteria Decision Making,MCDM）得到最终的服务放置策略,在满足服务执行时间的要求下实现服务器资源使用率和能源消耗的联合优化。（2）针对边缘服务迁移时隐私泄露的问题,提出隐私感知的服务迁移方法。具体而言,首先,建立网络负载均衡模型、服务迁移时间模型和隐私熵模型。然后,利用改进的强度帕累托进化算法（Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm,SPEA2）得到性能均衡的服务迁移策略集合。最后,评估每个迁移策略的效用值并挑选效用值最优的策略作为最终的服务迁移策略,实现网络负载均衡、服务迁移时间和隐私熵的联合优化。
朱敏杰,叶青青,孟小峰,杨鑫[2]（2021）在《基于权限的移动应用程序隐私风险量化》文中研究说明移动设备的普及带来了移动应用程序市场的蓬勃发展,各类服务提供商通过移动应用程序的权限大量收集用户数据,而数据收集过程往往不为用户所知,因此给用户带来极大的隐私风险.对移动应用程序进行隐私风险评估,不仅有助于规范第三方移动应用市场,而且可帮助用户规避潜在的隐私风险,而如何评估移动应用程序可能带来的最大隐私风险则是当前面临的重大挑战.本文通过研究移动应用程序最大化的数据泄露场景,基于权限请求特征和权限分析原则构建隐私风险最大值量化模型.该模型基于权限敏感度、权限类别异常度、权限使用率和权限调用者数量4个参数,对移动应用程序的潜在隐私风险进行评估.在隐私风险量化和恶意应用检测中,对比当前同类型方法,该模型在真实数据集上效果均较优,说明模型的有效性.实验结果进一步表明,该模型可用于改善现有第三方移动应用市场的隐私风险预警机制,进而保护移动用户的隐私.
陈星延[3]（2021）在《移动互联网的内容缓存与边缘计算关键技术研究》文中研究指明移动互联网深刻影响着当前社会经济和产业革新,作为“互联网+”战略的重要发展方向,近年来得到了快速发展,已经成为国家发展和社会进步的重要支柱产业之一。然而,现有移动互联网发展依然面临诸多挑战:（1）资源争用与浪费共存。移动环境资源匮乏,热点区域资源争用严重,网络接入困难,进而导致资源浪费严重;（2）动态差异化用户需求。移动用户位置动态,请求行为存在差异,传统静态服务机制难以适配动态个性化的用户需求;（3）网络资源分布碎片化。移动网络资源分布动态离散,不同节点的资源缺乏协同,难以被有效管理与利用;（4）网络环境异构复杂。不同通信制式相互独立,多形态网络融合受限,跨网络协同困难。上述现状严重影响了移动网络的资源利用效率,制约了移动互联网性能的进一步提升,导致用户服务需求与体验得不满足。为解决该问题,许多研究者针对移动互联网,在内容缓存和边缘计算方面做出了大量的工作。然而,当前内容缓存策略相对静态,性能严重依赖于内容流行度,缺乏对用户个性化需求的感知。同时,移动环境的缓存部署给用户的数据隐私带来了极大的安全隐患;另一方面,虽然边缘计算被运用在许多领域,但缺乏有效整合碎片化网络计算资源的解决方案,导致整体性能难以提升,无法为用户提供的高质量、高稳定、低延时的移动互联网服务。本文面向移动互联网内容缓存和边缘计算两个关键技术:在编码缓存、缓存预取、“云-边-端”计算协同和计算与传输联合优化四方面进行了深入研究。首先,给出了一种面向移动互联网的边缘编码缓存策略。界定了编码缓存状态与状态间转化规则,构建了基于动力学模型的网络状态演化模型,实现网络缓存供需情况认知与预测。提出了基于特征学习的编码内容选择框架和隐私感知的编码缓存算法,提高了移动互联网缓存资源利用率与用户隐私安全性能。其次,为满足动态差异化用户需求,提出了面向隐私保护的移动内容缓存预取机制,具体包括:基于分布式学习的用户兴趣感知、基于多目标优化的在线内容主动缓存以及基于差分隐私的数据隐私安全保护,实现了从用户个性化认知、内容主动缓存到隐私安全的一体化预取缓存方案设计。随后,提出了基于“云-边-端”协同的实时计算与传输优化框架,创造性地提出了增广队列模型,量化建模了节点计算负载和链路拥塞情况,形式化表征了传输和计算资源的联合优化问题,设计了一种基于Nesterov加速梯度的分布式优化算法,给出算法稳定性、队列长度、算法最优性和算法收敛速度的理论性能指标,有效整合了大量用户节点的计算资源,为系统扩容提供了良好的可扩展性。最后,围绕移动网络异构复杂的现状,提出了基于多智能体强化学习的计算传输联合优化方法,开创性的提出了增广图模型,将抽象的资源联合优化问题转化为直观的网络路由问题,设计了一种网络化多智能体强化学习方法,提升了协同计算和数据传输的综合性能。本研究主要以流媒体服务为例,针对移动互联网,从内容缓存、边缘计算两方面开展了全面的分析与研究。主要包括:模型构建、问题表征与建模、分布式优化算法设计、算法理论性能分析、算法数值结果分析、原型系统搭建及原型实验评估等研究方法。本文所取得的成果对我国未来移动互联网建设和新型流媒体服务的发展具有一定的借鉴意义。
张艺凡[4]（2021）在《第三方移动支付对商业银行中间业务盈利水平影响的实证研究》文中指出随着互联网技术的日新月异,“互联网+”的商业模式成为了众多产业的创新方向。作为国民经济的支柱产业,金融与互联网的融合衍生了多种业务模式。第三方支付是迄今为止网民接受程度最高、发展最快、规模最大的一个互联网金融细分领域。得益于时代热点和用户使用电子产品习惯的迁移,第三方移动支付以其便利性和快捷性的优势成为第三方支付发展的中坚力量。第三方移动支付的业务覆盖面之广、产品种类之多,从结算、理财、资金融通等诸多方面快速侵蚀了商业银行各类业务的市场份额,尤其给商业银行的中间业务盈利水平带来了巨大的挑战。面对第三方支付带来的机遇与挑战,商业银行应当深入研究第三方支付给自身带来的威胁与帮助,深思不足而后谋发展。首先,本文通过梳理总结国内外相关文献后发现,学界已有关于第三方支付与商业银行的关系、作用机制及效用的讨论,但是关于第三方移动支付对商业银行中间业务的影响的研究文献还较少,并且在此基础上进行实证分析的学术成果也并不多见,结合在此背景下商业银行的迫切转型发展,本文的研究内容具有一定的理论与现实意义。其次,本文通过定性分析第三方移动支付与商业银行中间业务各分支业务的竞合关系,提出可能的影响路径与效应。再次,本文以第二章的定性分析为基础,开展了共三个部分的实证研究。第一部分,提出本文的三个相关假设。选取了 2014年至2019年期间,36家上市商业银行中间业务的半年度数据作为被解释变量,选取了第三方支付交易规模、第三方移动支付交易规模以及移动金融交易规模为解释变量,同时从宏观和微观层面选取了各项可能会影响到商业银行中间业务盈利水平的指标作为控制变量。第二部分,利用个体固定效应模型,分别回归分析了第三方移动支付对商业银行中间业务及其中的三类分支业务的作用效果,结果发现这些业务的盈利水平均显着下降;进而运用移动支付领域中的移动金融交易规模对商业银行中间业务中的理财业务收入进行回归,以检验第三方移动支付对商业银行的中间业务收入的影响机制:第三方移动支付业务的不断丰富衍生出了第三方移动金融,第三方移动金融对商业银行理财业务收入形成了有力地冲击,作为商业银行中间业务的重要组成部分,理财业务收入的减少造成了商业银行中间业务盈利水平的下降。本文结果证实了上述影响机制的作用效果。第三部分,为了研究实证结果是否具有异质性,本文进一步将样本划分为国有商业银行与股份制商业银行,对比分析性质不同的银行面对第三方移动支付是否产生不同的影响效果,回归结果显示上述影响对股份制商业银行的冲击效果更为明显。最后,本文通过梳理前文的定性分析与实证检验,总结归纳结论,并从提升中间业务的金融创新能力,重视“长尾用户”、注重开展关系营销,注重人才的吸收与培养、完善激励机制,加强互惠合作共四个方面提出相关建议。
刘同来[5]（2021）在《区块链网络中的数据存储、访问控制及计算资源优化》文中研究表明近年来,移动终端产生的数据量呈爆炸式增长,在机器学习、大数据分析等技术给用户带来丰富体验的同时,资源受限的终端设备已无法满足数据全部存储在本地的需求。云存储服务能够为移动终端的数据存储、分析及访问管理提供良好的技术支持。但在中心化的云存储平台中,用户的数据仍面临着非法访问和隐私泄漏等威胁。区块链技术的出现为解决云存储“信任”问题提供了新的视角。然而,受用户分布不均、终端设备异构、计算任务密集等因素的影响,现有基于区块链的云数据管理技术仍存在数据存储的不均衡、数据非法访问的控制、移动终端计算资源的优化等问题。因此,本文研究用户数据在云存储网络中的存储不均衡问题和非法访问问题,同时研究计算密集型任务在区块链网络中的高效卸载问题。本文的主要研究内容及贡献如下:（1）针对区块链网络中外包数据的存储不均衡问题,本文利用基尼系数设立了存储均衡的判定依据,对该问题进行建模与形式化,并证明了其NP难解性。设计了高效的启发式存储均衡算法,并定制了相应的遗传算法和禁忌搜索算法来实现存储均衡,以便提高网络的可用性和稳定性。实验结果表明,与现有的算法相比,本文提出的启发式算法在计算准确性、计算开销和存储开销方面都表现出更好的性能。在定制的遗传算法、禁忌搜索算法和飞蛾扑火算法中,当使用本文算法的结果作为初始解时,禁忌搜索算法在计算准确性方面能够获得最好的结果;当使用原有算法的结果作为初始解时,定制的遗传算法在计算准确性方面能够获得最好的结果。（2）针对用户数据的非法访问问题,本文提出了一种基于区块链的高效访问控制方案。在方案中,数据拥有者通过维护一个访问矩阵对访问策略进行描述,并将该矩阵存储在区块链中,以确保其一致性与完整性。方案同时采用对称密钥与非对称密钥对数据进行加密,以降低数据拥有者的密钥生成开销。数据拥有者可以高效地使用对称密钥对共享文件进行加密,并使用授权用户的公钥对该对称密钥进行并行加密。因此,授权用户可以通过本地私钥获得对称密钥,而数据拥有者也不需要维护多个加密密钥。安全性分析表明,本文方案能够有效地抵御攻击者对外包数据的非法访问。实验结果表明,本文方案的计算开销比现有的三种方案分别低25.37%、45.46%和36.44%。同时,本文方案的通信开销比其中一种方案低17.16%,比其他两种方案分别高5.88%和39.05%,但本文方案具有更高的安全性。此外,本文方案的存储开销比三种方案分别低 59.36%、20.25%和 61.88%。（3）针对区块链网络中移动设备计算资源优化问题,本文提出了一种基于智能合约的长期双向拍卖算法。首先,本文将该问题转化为NP-hard的多选择背包问题,并基于此问题设计了长期双向拍卖算法。该算法实现将子任务高效地从移动设备卸载到异构边缘服务器上执行,并保证效率和长期性能。算法的长期性能能够帮助用户离开前,在拥有足够预算及具有计算任务情况下一直参与卸载方案的制定过程,增加所有用户任务完成量,在满足计算效率、个体合理性、预算平衡和真实性的经济属性前提下提高买卖双方的总效益。其次,本文还设计了一个智能合约方案,在安全可控的环境中支持算法的自动执行。实验结果表明,与现有的算法相比,本文算法的效益和利用率分别提高了 130.55%和138.64%。此外,算法保证了双向拍卖机制的长期性表现。
王鹏民[6]（2020）在《多主体交互视角下移动医疗用户行为演进研究》文中进行了进一步梳理随着国家政策的明朗、公众需求的转变、新型技术的应用与配套产业的成熟,移动医疗健康服务产业迎来空前发展,已经成为我国医疗健康服务体系的重要组成部分与重点发展领域。然而,移动医疗在快速成长中始终面临着病患用户就医信任缺失、服务接受使用程度较低以及自主参与医疗协作与健康管理意识不足等问题。因此,本文基于多主体交互视角对移动医疗用户信任转移、接受使用与自主参与的行为演进展开研究,构建移动医疗用户就医信任,提升用户技术使用体验与服务接受采纳程度,增强围绕移动医疗用户自主参与的多主体交互积极性与持续性,从而在多主体交互的推动下实现移动医疗用户的行为演进。移动医疗用户信任转移阶段,基于病患用户对交互主体与交互环境的信任构建移动医疗用户信任转移模型,探究移动医疗用户认知信任与情感信任的转移机理及对用户使用意愿的影响。通过实证研究发现,病患用户对医生专家与用户评价的信任显着正向影响其认知信任与情感信任,而制度保障环境信任显着正向影响认知信任,对情感信任影响并不显着,且移动医疗用户认知信任与情感信任均显着正向影响用户使用意愿。移动医疗用户被动接受使用阶段,基于病患用户信息技术使用者与医疗服务消费者的双重身份,分别构建用户-平台技术使用与用户-医生服务接受采纳的演化博弈模型。通过均衡分析与博弈仿真研究发现,移动医疗用户、平台、医生三方主体交互收益的提升及受其影响的附加收益或损失的增加,用户使用成本、平台投入支出及受其影响的用户就医风险与医生服务成本的适中,能够促使演化博弈模型趋向于用户深度化使用且平台双向投入资源与用户接受采纳且医生签约服务的均衡稳定状态。移动医疗用户自主持续参与阶段,基于移动医疗平台、医生与病患用户角色定位、交互诉求与行为模式等的转变构建三方演化博弈模型,通过均衡分析与博弈仿真研究发现,移动医疗平台创新运营、医生持续服务、病患用户自主参与等多主体积极交互的均衡稳定状态不仅受三方主体初始策略选择与交互成本支出是否合理的影响,而且受收益增值系数、三方协同外部性收益与惩罚性损失的正向影响,并且可能与双方协同的外部性收益呈倒U型影响关系。依据多主体交互视角下移动医疗用户信任转移、接受使用与自主参与行为的研究结果,对各个阶段中移动医疗多主体的行为策略提出建议,推动移动医疗用户在协同合作、和谐共生的多主体交互体系中实现行为演进。同时,基于移动医疗用户行为演进过程的分析,明晰移动医疗行业不同阶段的功能定位、盈利方式与商业模式,并从微观主体层面与宏观产业层面为移动医疗行业的持续稳健发展提出建议,实现并提升移动医疗健康服务的商业价值与社会价值。
陈黛瑶[7]（2020）在《基于移动学习视域的汉语学习APP应用分析与调查研究》文中指出随着全球一体化进程的加速,国际社会对汉语的需求不断增大,汉语的国际化程度越来越高。在互联网技术和多媒体技术结合下应运而生的新兴教育方式逐渐被大众接受并得以推广,移动学习正是基于便捷的移动设备、灵活的学习时间、自主学习的需求而发展出的新型学习方式。以“学习者”为中心的教育型应用程序（以下简称APP）因其能弹性选择学习时间和使用便捷等特点已经成为现代教育媒体辅助的重要力量。近年来,移动学习应用数量倍增,种类繁多,内容各异,如何提高用户留存率、提高其可持续发展性,是当前APP开发者和使用者都关心的问题。汉语学习APP作为移动学习应用产品的一类,也面临着汉语学习者日益增长的多样化、个性化学习需求的多重考验。本研究从汉语学习APP、学习者的两个角度出发进行了调查、研究、评估和分析,并在此基础上为当前汉语学习APP提出了进一步发展策略和应用建议。本文的研究思路如此下:首先,本文介绍了选题背景、选题意义、相关理论、研究方法与内容,并通过文献资料研究法对移动学习、移动语言学习及APP辅助汉语学习的相关研究进行梳理和综述。其次,结合新媒体时代下的社会发展背景,概括和总结移动学习趋势下借助APP学习语言的特点。通过进行关键词搜索和大量的调研,结合人本主义学习、建构主义学习、移动学习理论基础,总结概括出移动汉语学习的特征及优势,对汉语学习APP资源进行了梳理、归类和总结。再次,运用问卷调查法调查了汉语学习者使用汉语学习APP的使用现状、使用偏好、使用态度等方面,并基于前人的研究成果,制定了汉语学习APP分析评估框架,根据该框架对筛选出的五款具有代表性汉语学习APP样本进行剖析,总结其特点与不足。最后,本研究结合前文的调查结果与分析,分别从APP开发者和使用者的角度对汉语学习APP提出新的发展策略和使用建议,以期对汉语学习手段现代化的发展提供一定的理论参考,同时也更好地帮助汉语学习者全面、辨证、理性地看待这种学习工具,最大限度发挥其应有的价值。
张晓雅[8]（2020）在《国内移动互联网隐私保护风险与隐私安全重建路径研究 ——以三类下载量前十的应用为例》文中进行了进一步梳理自隐私权被认识以来,对于隐私权概念的界定一直被学界讨论。在信息技术发展的背景下,打破了人与人之间时间和距离的阻隔。传统以场所为依据界定隐私权定义和隐私侵权行为的论述已经被以个人信息安全为中心的信息性隐私代替。信息安全成为今天关于隐私保护的核心。以公私领域划分隐私行为的定义也被打破,在公共领域中的个人隐私如何保障成为我们讨论的重点之一。本文选取信息技术环境中最具有渗透性的移动互联网应用的隐私政策作为研究对象,讨论个人信息安全如何受到威胁又应该如何被保护。并从公民与政府的关系对构建良好社会环境的作用,映射用户与运营商之间关系对营造有序信息环境的重要性,也就是隐私的社会意义指向。类似的,用户个人信息安全与运营商提供更好的产品或服务之间的关系是双方互为生存和盈利的前提,相反压制的对立关系只会带来双方的损失,此为保护隐私的商业意义。同样,笔者从用户与运营商之间的产品关系延伸出去,隐私权对个人自由意识、自由意志的构建有着不可替代的重要作用。论文正文部分共四章。第一章讨论隐私保护的社会价值,利用公民与政府之间的关系映射用户与运营商之间互为存在前提的平衡关系。借以美国民主政治发展的视角,分析民主政治对个人权利保护的关照,而公民定位也由“知情的公民”发展为“监督的公民”。由此将民主政治发展的思路延伸至隐私保护的领域,个人也应意识到作为用户要求知情的责任和监督的义务。再来溯源隐私的发展,发觉隐私的核心即为个人信息的保护。作为个人在隐私保护中最重要的作用是监督个人信息安全环境。隐私保护政策则正是用户个人监督信息安全环境的重要媒介。第二章论述移动互联网应用程序对用户个人信息带来的影响和风险,首先移动互联网应用是提供互联网+服务的具体形式方便着人们的信息生活。其次,从个人信息过度采集、数据存储安全、数据使用三个方面分析移动互联网应用对用户个人信息安全造成的隐私风险。第三章测评移动市场中最亟待规范的网络购物、金融信贷、在线教育三类移动互联网应用隐私政策透明度情况,并理性分析隐私政策中的问题与瓶颈。第四章分为三个部分,从中美隐私保护法律和行业规制对比并进行经验反思。第二分析区块链技术与隐私保护结合的角度创新隐私保护的技术规制途径。最后,回归隐私保护的核心和源头,即人的价值。提出隐私保护对个人自我意识和自由意志构建的重要影响。
史小龙[9]（2019）在《网络融合背景下哈密移动家庭互联网服务质量管理研究》文中研究指明从1994年一根64K专线接入国际互联网到今天,短短20多年,中国已经成长为名副其实的网络大国,中国移动也因此拥有8.49亿移动客户,成功的登顶全球第一大电信运营商。中国移动在近三年全面实施“大连接”战略,家庭互联网用户数又在2018年底成功超过中国电信,问鼎国内第一大家庭宽带服务提供商。国资委则在年初正式确定中国移动入选十家创建世界一流示范企业的央企之一,哈密移动分公司作为中移动下属基层企业也必须先成为本业务区域内一流服务质量管理的经营单位。本文采用网络融合背景下全程全网服务质量管理的视角,分析了哈密移动家庭互联网服务现状包括客户发展规模、网络基础设施建设情况,以及客户不满意问题分类汇总、不满意程度的定量分析、万投比变化趋势,探讨了哈密移动互联网服务质量管理的影响因素,包括基础网络建设、工程人员的服务意识、运营管理过程中的主客观因素三大类16个子项的主要影响因素,得到了三个结论:第一,家庭互联网服务质量管理的提升同基础网络建设积累、代维投入增长、服务业务的不断熟练呈现同步提高的趋势。第二,互联网服务质量管理的提升并不是完全依靠线上解决,反而是大量的传统线下建设、经营管理要素带来挑战和机遇。第三,互联网服务质量管理的关键不仅仅是网络基础平台的改善,需要加强线下的客户关系管理,一点接入全网服务的互联网服务是建立在运营商网格化的家庭互联网服务保障基础之上的。在此基础上,提出网络融合背景下家庭互联网服务质量管理的关键还是要落实在基础网络最后一公里与客户接触的触点上,因为运营商核心网到接入网实现融合网络组网后,可以灵活支撑一线业务,那么基层经营单位就需要改变原来的纵向部门壁垒,从建设、装机、维护、营销的网格化、精细化入手,划小经营单元和管理单元,明确责任,资源下沉,赋予权限,实现“责、权、利”统一,搭建统一的信息支撑系统,充分发挥大数据提供的精准数据,为一线赋能,最终搭建高效低成本的管理架构,解决网络融合背景下家庭互联网服务质量管理的方案及应用。最后论文延展介绍了还可以优化移动家庭互联网服务质量管理的政策建议,以及构建新型低成本高质量运营装维体系的可能性和效果展望。论述为了提升家庭互联网服务质量,运营商可以拓宽现有运营思路,采取管理流程再造的步骤、技术、管理架构革新等持续改进提高服务管理能力的创新思路。通过本文的分析、研究和解决方案的提出,使得项目管理方法更好的应用于网络融合背景下家庭互联网服务质量管理中,从而提升企业服务质量,帮助企业健康持续的发展。
侯海翔[10]（2019）在《基于边缘计算的移动群智感知执行优化机制》文中提出移动群智感知将大量的移动设备作为基本感知单元,以大规模协作的方式收集感知数据,实现物理世界的数字化。然而,随着移动群智感知规模的不断扩大,海量感知数据的传输、存储以及处理面临着全新的挑战。边缘计算和端到端（Device-to-Device,简称D2D）通信等技术的出现,为感知任务的快速部署、感知数据的传输与处理,提供了新的契机。借助边缘计算,不仅可以在网络边缘侧实现感知数据的快速处理,还能减少对主干网络资源的占用。因此,为实现大范围、高效率、低成本的移动群智感知,如何有机融合边缘设备与端设备,已成为移动群智感知研究的重要任务之一。针对边缘计算场景,国内外学者目前已经使用边缘计算和D2D通信来优化移动群智感知的执行效率、降低执行成本和能耗。其中,部署边缘计算服务可以加快感知任务的分发和感知数据的收集;而通过在网络边缘使用D2D通信技术,则可以构建一个泛在通信网络环境,有效减少传统蜂窝通信流量。由于群智感知中参与设备众多、运用场景多变,仍有许多影响其执行效率的因素需要深入讨论研究。目前,对于移动群智感知执行优化仍存在以下三个问题:1)端设备的运动状态会改变D2D通信的机率,使移动群智感知执行效率难以预测、优化;2)独立的网络资源、计算资源调度优化策略,均无法充分发挥边缘计算的资源协同管理优势,导致移动群智感知数据处理效率低、代价高;3)大规模移动群智感知中,由于对海量感知数据的分布特征和迁移规律考虑不足,导致边缘服务利用率欠佳。针对以上问题,提出多个针对性机制对边缘计算场景下的移动群智感知执行过程进行优化。针对端设备的运动状态对移动群智感知执行效率的影响,提出了基于边缘计算的群智感知任务调度机制,以提高感知任务在多任务传播源、多数据接收端场景下的执行效率。通过在网络的边缘侧同时使用蜂窝通信和D2D通信,提高群智感知任务在多发射源、多接收端场景下的执行效率。同时,借助随机过程理论分析感知任务的执行过程,挖掘出影响群智感知执行效率的主要因素,如移动设备的移动特征、边缘服务的部署、群智感知生命周期等。基于该模型,设计了最大化感知任务执行效率的时间划分方法,并分析了移动特征等因素对感知任务执行效率的影响。针对群智感知数据处理时计算资源与网络资源相互牵制的问题,基于计算资源、网络资源协同原则,提出了面向计算任务卸载的群智感知网络流调度机制,以提高感知数据处理效率并减少能耗开销。为解决使用计算卸载时所导致感知设备和边缘设备之间存在的大量数据流问题,通过软件定义网络（Software-Defined Networking,简称SDN）技术对这些端到边的数据流进行管理和调度。该方案综合考虑了带宽、时延的约束,以及SDN交换机流表容量约束所带来的影响。首先,利用排队论模型分别描述了端设备和边缘设备上的计算任务处理过程。然后,综合考虑数据处理时延要求、网络资源以及流表容量限制等约束条件,建立计算卸载决策与网络流调度协同优化的整型线性规划模型。并基于该模型进行分析,设计了低计算复杂度的计网协同调度算法,取得了最佳调度方案87.4%的节能效益。针对大规模移动群智感知中海量感知数据的收集问题,提出了基于城市居民移动特征的感知数据收集方法,以提高D2D通信利用率,从而达到节约数据收集成本的目的。首先,将考虑公交网络拓扑以及乘客流动特征的感知数据收集过程描述为多商品流问题,并由此构建了面向边缘服务部署决策的整型线性规划模型。接着,通过分析城市居民的移动规律,判断移动设备聚集的时机和区域,设计了边缘服务部署决策算法,借助D2D通信减少大规模移动群智感知的数据收集成本。与基于整型线性规划模型的最优部署方案相比,所提算法总收集成本仅高出3.02%,优于现有部署方案。综上所述,针对移动群智感知中任务的执行、数据的处理和收集,借助边缘计算和D2D通信,优化了群智感知应用的执行效率、降低感知数据的处理能耗、并减少感知数据的收集成本。
二、移动用户中移动技术个人使用率上升（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、移动用户中移动技术个人使用率上升（论文提纲范文）
（1）边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与问题分析 |
| 1.2.1 边缘计算环境下面向无线城域网的资源调度研究 |
| 1.2.2 边缘计算环境下面向无线城域网的服务放置技术研究 |
| 1.2.3 边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移技术研究 |
| 1.2.4 问题分析 |
| 1.3 主要研究内容与思路 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移架构 |
| 2.3 边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移问题分析 |
| 2.4 边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移相关理论 |
| 2.4.1 基于装箱策略的服务迁移技术 |
| 2.4.2 基于多目标优化算法的服务迁移技术 |
| 2.4.3 面向服务迁移的多目标属性决策技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 边缘计算环境下面向无线城域网性能与能耗权衡的服务放置方法 |
| 3.1 问题描述与分析 |
| 3.2 服务放置问题建模与定义 |
| 3.2.1 服务放置资源描述 |
| 3.2.2 资源使用率模型 |
| 3.2.3 执行时间模型 |
| 3.2.4 能耗模型 |
| 3.2.5 多目标问题定义 |
| 3.3 基于SPEA性能与能耗权衡的服务放置方法 |
| 3.3.1 基于SPEA的服务放置策略获取 |
| 3.3.2 基于TOPSIS和 MCDM的放置策略评估 |
| 3.3.3 性能与能耗权衡的服务放置方法 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 |
| 3.4.1 实验描述和参数设置 |
| 3.4.2 实验对比方法介绍 |
| 3.4.3 实验结果评估与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 边缘计算环境下面向无线城域网隐私感知的服务迁移方法 |
| 4.1 问题描述与分析 |
| 4.2 服务迁移问题建模与定义 |
| 4.2.1 服务迁移资源描述 |
| 4.2.2 负载均衡模型 |
| 4.2.3 迁移时间模型 |
| 4.2.4 隐私熵模型 |
| 4.2.5 多目标问题定义 |
| 4.3 基于SPEA2 的隐私感知服务迁移方法 |
| 4.3.1 基于SPEA2 的服务迁移策略获取 |
| 4.3.2 隐私感知的服务迁移方法 |
| 4.4 实验对比与分析 |
| 4.4.1 实验描述和参数设置 |
| 4.4.2 实验对比方法 |
| 4.4.3 实验结果评估与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（2）基于权限的移动应用程序隐私风险量化（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 相关工作 |
| 2.1 移动应用程序数据泄露分析 |
| 2.2 移动应用程序隐私风险评估 |
| 3 数据泄露及权限分析 |
| 3.1 权限到隐私数据映射关系 |
| 3.2 基于权限的数据泄露特征 |
| 3.3 权限分析原则 |
| 4 隐私风险量化模型 |
| 4.1 权限敏感度 |
| 4.2 权限类别异常度 |
| 4.3 权限类别使用率 |
| 4.4 权限调用者数量 |
| 5 实验与结果 |
| 5.1 数据集 |
| 5.2 权限类别异常度 |
| 5.3 移动应用程序隐私风险 |
| 5.4 恶意应用检测 |
| 5.5 风险预警机制 |
| 6 总结 |
（3）移动互联网的内容缓存与边缘计算关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 移动互联网发展概述 |
| 1.1.2 移动互联网现状特征 |
| 1.1.3 面向移动互联网的内容缓存与边缘计算 |
| 1.2 论文选题依据 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文主要贡献与创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章参考文献 |
| 第二章 相关研究综述 |
| 2.1 移动互联网内容缓存相关研究 |
| 2.1.1 网络缓存部署 |
| 2.1.2 预取缓存策略 |
| 2.1.3 缓存隐私安全 |
| 2.2 移动互联网边缘计算相关研究 |
| 2.2.1 边缘计算的发展应用 |
| 2.2.2 “云-边-端”协同计算 |
| 2.2.3 边缘计算与数据传输 |
| 2.3 本章小结 |
| 2.4 本章参考文献 |
| 第三章 面向移动互联网的编码缓存部署策略 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 基本系统模型 |
| 3.2.1 基本概念和背景知识 |
| 3.2.2 编码缓存模型 |
| 3.2.3 相关基本模型 |
| 3.3 面向编码缓存的网络状态演化模型 |
| 3.3.1 基于动力学的网络演化模型 |
| 3.3.2 网络演化模型的准确性评估 |
| 3.3.3 基于特征学习的内容编码方法 |
| 3.4 隐私与服务性能的联合优化问题 |
| 3.4.1 联合优化问题建模 |
| 3.4.2 最优化编码缓存控制 |
| 3.4.3 隐私感知的编码缓存算法 |
| 3.5 仿真实验与性能评估 |
| 3.5.1 仿真实验设置 |
| 3.5.2 服务性能评估 |
| 3.5.3 隐私性能评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.7 本章参考文献 |
| 第四章 面向隐私保护的移动内容缓存预取机制 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 移动网络内容预取模型 |
| 4.2.1 用户请求影响因素分析 |
| 4.2.2 预取缓存的优化模型 |
| 4.2.3 面向预取的隐私攻击模型 |
| 4.3 面向差分隐私的预取优化算法 |
| 4.3.1 在线学习的差分隐私技术 |
| 4.3.2 针对问题1的在线差分隐私算法 |
| 4.3.3 针对问题2的在线差分隐私算法 |
| 4.4 算法理论性能 |
| 4.4.1 两种算法的差分隐私性能 |
| 4.4.2 两种算法的最优性能分析 |
| 4.5 实验与性能分析 |
| 4.5.1 实验场景的环境设置 |
| 4.5.2 实验结果的对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 4.7 本章参考文献 |
| 第五章 基于“云-边-端”协同的实时计算和传输模型 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 基本系统模型 |
| 5.2.1 “云-边-端”协同计算模型 |
| 5.2.2 移动网络模型 |
| 5.2.3 增广队列模型 |
| 5.3 问题的形式化表征 |
| 5.4 资源联合优化的算法设计 |
| 5.4.1 Nesterov加速梯度下降法 |
| 5.4.2 基于Nesterov方法的资源优化算法 |
| 5.4.3 算法复杂度分析 |
| 5.5 算法的理论性能指标 |
| 5.6 实验与性能评估 |
| 5.6.1 数据集和实验设置 |
| 5.6.2 数值结果性能分析 |
| 5.6.3 原型实验性能评估 |
| 5.7 本章小结 |
| 5.8 本章参考文献 |
| 第六章 基于多智能体强化学习的视频转码优化方法 |
| 6.1 本章引言 |
| 6.2 系统模型与问题建模 |
| 6.2.1 移动网络模型 |
| 6.2.2 视频转码模型 |
| 6.2.3 增广图模型 |
| 6.2.4 联合优化问题 |
| 6.3 面向计算传输联合优化的网络化多智能体强化学习 |
| 6.3.1 基本概念与背景知识 |
| 6.3.2 网络化多智能体强化学习方法 |
| 6.4 基于多智能体强化学习的联合优化算法设计 |
| 6.4.1 策略梯度理论 |
| 6.4.2 基于网络化MARL的“行动者-评论家”算法 |
| 6.5 实验与性能评估 |
| 6.5.1 仿真与原型实验设置 |
| 6.5.2 数值结果与性能评估 |
| 6.6 本章小结 |
| 6.7 本章参考文献 |
| 第七章 结语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来的研究工作 |
| 附录A 第五章中的定理证明 |
| A-Ⅰ 定理5-1证明 |
| A-Ⅱ 定理5-2证明 |
| A-Ⅲ 定理5-3证明 |
| A-Ⅳ 定理5-4证明 |
| A-Ⅴ 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术成果 |
| 一、已发表或已接受的作者论文 |
| 二、其它研究成果 |
| 攻读博士学位期间主持或参与的科研项目 |
（4）第三方移动支付对商业银行中间业务盈利水平影响的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 第三方支付的相关研究 |
| 1.2.2 商业银行中间业务的相关研究 |
| 1.2.3 第三方支付机构与商业银行竞合关系的相关研究 |
| 1.2.4 文献综述综评 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文创新与不足 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第二章 第三方移动支付对商业银行中间业务影响的定性分析 |
| 2.1 第三方移动支付对商业银行支付结算业务的影响 |
| 2.2 第三方移动支付对商业银行理财业务的影响 |
| 2.3 第三方移动支付对商业银行受托业务的影响 |
| 第三章 第三方移动支付对商业银行中间业务盈利水平影响的实证分析 |
| 3.1 本文假设 |
| 3.2 样本与数据的来源 |
| 3.3 变量的选取 |
| 3.3.1 被解释变量 |
| 3.3.2 核心解释变量 |
| 3.3.3 控制变量 |
| 3.4 模型的设立 |
| 3.5 实证结果分析 |
| 3.5.1 描述性统计 |
| 3.5.2 第三方移动支付对商业银行中间业务的影响 |
| 3.5.3 第三方移动支付对商业银行中间业务各分支业务的影响 |
| 3.5.4 理财业务影响机制分析 |
| 3.5.5 异质性检验 |
| 3.5.6 本章小结 |
| 第四章 结论与建议 |
| 4.1 研究结论 |
| 4.2 建议 |
| 参考文献 |
| 敬谢 |
| 学位论文评闼及答辩情况表 |
（5）区块链网络中的数据存储、访问控制及计算资源优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 区块链的研究现状 |
| 1.2.2 存储负载均衡的研究现状 |
| 1.2.3 访问控制的研究现状 |
| 1.2.4 计算任务卸载的研究现状 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 区块链技术 |
| 2.1.1 基本介绍 |
| 2.1.2 共识机制 |
| 2.1.3 智能合约 |
| 2.1.4 密码学 |
| 2.2 智能优化算法 |
| 2.3 访问控制技术 |
| 2.4 拍卖理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 外包数据存储均衡的高效算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 基尼系数 |
| 3.2.2 DN/PN的到达模型 |
| 3.2.3 存储模型 |
| 3.2.4 问题形式化 |
| 3.2.5 举例 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 基于启发式的存储均衡算法 |
| 3.3.2 面向存储均衡的遗传算法 |
| 3.3.3 面向存储均衡的禁忌搜索算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 外包数据高效访问控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型 |
| 4.3 访问控制方案 |
| 4.3.1 基于区块链的访问控制方案 |
| 4.3.2 私钥协商生成方案 |
| 4.4 安全分析 |
| 4.4.1 初始化 |
| 4.4.2 风险模型 |
| 4.4.3 区块链安全性 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 计算开销 |
| 4.5.3 通信开销 |
| 4.5.4 存储开销 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于智能合约的计算资源优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型与问题定义 |
| 5.2.1 计算资源优化系统架构 |
| 5.2.2 模型 |
| 5.2.3 问题形式化 |
| 5.2.4 经济属性 |
| 5.3 智能合约 |
| 5.4 拍卖激励机制 |
| 5.4.1 算法设计 |
| 5.4.2 理论分析 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 实验环境 |
| 5.5.2 数值实验结果 |
| 5.5.3 模拟实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（6）多主体交互视角下移动医疗用户行为演进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与研究方法 |
| 1.5 技术路线图与主要创新点 |
| 2 移动医疗多主体交互与用户行为演进分析 |
| 2.1 移动医疗健康服务相关概念 |
| 2.2 移动医疗多主体交互行为分析 |
| 2.3 移动医疗用户行为演进分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 移动医疗用户信任转移行为与使用意愿研究 |
| 3.1 移动医疗用户信任转移行为分析 |
| 3.2 研究假设与概念模型 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.4 结构方程模型分析 |
| 3.5 移动医疗用户信任转移阶段多主体行为策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 移动医疗用户接受使用行为的演化博弈研究 |
| 4.1 移动医疗用户接受使用行为分析 |
| 4.2 移动医疗用户-平台演化博弈分析 |
| 4.3 移动医疗用户-医生演化博弈分析 |
| 4.4 移动医疗用户接受使用演化博弈仿真分析 |
| 4.5 移动医疗用户接受使用阶段多主体行为策略 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 移动医疗用户自主参与行为的三方演化博弈研究 |
| 5.1 移动医疗用户自主参与行为分析 |
| 5.2 移动医疗用户自主参与行为的三方演化博弈模型 |
| 5.3 移动医疗用户自主参与行为的演化博弈分析 |
| 5.4 移动医疗用户自主参与行为的演化博弈仿真分析 |
| 5.5 移动医疗用户自主参与阶段多主体行为策略 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 移动医疗用户行为演进过程分析与行业发展管理策略 |
| 6.1 移动医疗用户行为演进过程分析 |
| 6.2 移动医疗行业发展管理策略 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于移动学习视域的汉语学习APP应用分析与调查研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题缘由及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 理论基础 |
| 1.2.1 人本主义学习理论 |
| 1.2.2 建构主义学习理论 |
| 1.3 相关研究综述 |
| 1.3.1 移动学习研究综述 |
| 1.3.2 移动语言学习综述 |
| 1.3.3 汉语学习类APP相关研究综述 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 以APP为主的移动汉语学习发展现状 |
| 2.1 移动语言学习的发展背景 |
| 2.1.1 普及化的移动应用 |
| 2.1.2 碎片化的时代特征 |
| 2.1.3 多语言的传播趋势 |
| 2.2 移动语言学习的特点 |
| 2.2.1 非正式 |
| 2.2.2 移动化 |
| 2.2.3 碎片化 |
| 2.2.4 自主化 |
| 2.2.5 个性化 |
| 2.3 汉语学习类APP的发展现状 |
| 2.3.1 汉语学习APP的总体概况 |
| 2.3.2 汉语学习类APP的分类 |
| 第三章 汉语学习类APP使用现状调查与分析 |
| 3.1 问卷调查的说明 |
| 3.1.1 调查对象的选取范围 |
| 3.1.2 问卷调查的设计与发放情况 |
| 3.2 调查对象的情况 |
| 3.2.1 基本信息统计 |
| 3.2.2 汉语学习情况 |
| 3.3 问卷调查的结果与分析 |
| 3.3.1 汉语学习APP的使用情况描述 |
| 3.3.2 汉语学习APP使用影响因素分析 |
| 3.3.3 汉语学习APP的使用态度分析 |
| 第四章 汉语学习APP案例分析与评价 |
| 4.1 汉语学习APP样本的确定 |
| 4.2 汉语学习APP样本的介绍 |
| 4.2.1 Pleco |
| 4.2.2 HelloChinese |
| 4.2.3 ChineseSkill |
| 4.2.4 Du Chinese |
| 4.2.5 HSK Online |
| 4.3 汉语学习APP样本的分析 |
| 4.3.1 汉语学习APP样本分析方法 |
| 4.3.2 汉语学习APP样本分析结论 |
| 第五章 汉语学习APP发展及应用的思考与建议 |
| 5.1 汉语学习APP目前存在的不足 |
| 5.1.1 内容编排 |
| 5.1.2 功能呈现 |
| 5.1.3 运营推广 |
| 5.2 基于开发者视角的发展策略分析 |
| 5.2.1 精准用户定位,把握用户需求 |
| 5.2.2 贴合汉语特点,遵循学习规律 |
| 5.2.3 注重情景体验,打造立体资源 |
| 5.2.4 改进交互模式,构建多元交互 |
| 5.2.5 拓宽推广渠道,多方合作运营 |
| 5.3 基于使用者视角的应用建议 |
| 5.3.1 混合学习方式,调整学习观念 |
| 5.3.2 整合学习资源,合理正确引导 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 移动学习下汉语学习APP的应用调查 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）国内移动互联网隐私保护风险与隐私安全重建路径研究 ——以三类下载量前十的应用为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一章 社会规制中公民与政府的辩证关系之于隐私保护 |
| 第一节 隐私保护是个人权利观照的回望 |
| 一、个人信息保护是隐私保护困境的核心 |
| 二、对隐私保护的呼吁意味着公民权利的到场 |
| 第二节 隐私保护是公民监督的具体实践 |
| 一、公民可以相信谁 |
| 二、信息公开对个人信息保护的意义 |
| 三、流动的隐私该走向何处 |
| 第二章 由移动互联网经济快速发展带来的隐私风险 |
| 第一节 移动经济蓬勃发展及影响 |
| 一、移动互联网应用程序是互联网+的具体服务形式 |
| 二、移动互联网经济发展趋势及影响 |
| 第二节 移动互联网应用个人信息过度收集的隐私风险 |
| 一、第三方SDK技术的隐私安全问题分析 |
| 二、企业内部用户个人信息泄露 |
| 第三节 移动互联网应用中个人信息非法使用的隐私风险 |
| 一、在线行为广告用户个人信息的非法使用重灾区 |
| 二、在线行为广告的潜在隐私风险分析 |
| 第三章 移动互联网应用隐私政策文本分析 |
| 第一节 隐私政策样本选取 |
| 一、研究样本 |
| 二、样本采集 |
| 第二节 隐私政策分析类目设置 |
| 一、定义 |
| 二、类目设置 |
| 第三节 隐私政策内容分析研究发现 |
| 一、网络购物类 |
| 二、移动金融类 |
| 三、在线教育类 |
| 第四章 我国移动互联网应用隐私安全重建途径 |
| 第一节 隐私安全环境法律规制建议 |
| 一、国内隐私安全法律规制现状 |
| 二、国外隐私安全分类治理经验反思 |
| 第二节 区块链与隐私保护技术规制新思路 |
| 一、区块链技术发展现状 |
| 二、隐私安全保护对区块链技术的借鉴 |
| 第三节 新科技时代隐私规制的伦理出口 |
| 一、技术发展要尊重人的主体地位 |
| 二、隐私保护是技术发展的人文价值回归 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（9）网络融合背景下哈密移动家庭互联网服务质量管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 网络融合背景下哈密移动家庭互联网服务质量的现状分析 |
| 2.1 家庭互联网规模 |
| 2.1.1 哈密三大运营商家庭宽带客户发展情况 |
| 2.1.2 哈密哈密家庭互联网服务的网络基础设施现状 |
| 2.2 哈密家庭互联网服务质量现状 |
| 2.2.1 哈密家庭互联网服务客户投诉总量分析 |
| 2.2.2 哈密家庭互联网服务客户投诉分类分析 |
| 2.3 哈密家庭互联网服务综合满意度分析 |
| 2.3.1 哈密家庭互联网服务网络质量满意度分析 |
| 2.3.2 哈密家庭互联网服务投诉万投比表现 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 哈密移动家庭互联网服务质量管理的影响因素分析 |
| 3.1 基础网络质量投诉率较高 |
| 3.1.1 家客项目建设周期过长 |
| 3.1.2 网络覆盖方式质量差导致服务质量管理提升困难 |
| 3.1.3 施工、维护无法有效满足客户多场景互联网服务需求 |
| 3.1.4 光纤不到户且无有效解决方案,甚至导致无法提供互联网服务 |
| 3.1.5 基础网元投入有限,难以随着城市扩展支撑市场持续发展 |
| 3.2 工程人员的服务意识薄弱,考核指标脱离服务质量管理 |
| 3.2.1 网络装维服务的延伸性不强 |
| 3.2.2 工程人员激励不足,人才短缺,影响服务质量管理 |
| 3.2.3 网络装维考核指标缺乏服务满意导向性 |
| 3.3 市场客观环境不利,致使服务运营能力与客户期望的服务质量管理存在差距 |
| 3.3.1 新疆宽广地域不利于家庭互联网服务日常维护 |
| 3.3.2 实际的客户服务时限管理与服务质量管理要求存在较大差距 |
| 3.3.3 友好客户众测反映出的互联网服务质量管理影响因素 |
| 3.3.4 互联网电视与家庭宽带网络代维测分析 |
| 3.3.5 互联网电视与家庭宽带服务投诉升级情况 |
| 3.3.6 互联网电视与家庭宽带服务公告发布情况 |
| 3.3.7 代维侧质量管理影响因素 |
| 3.3.8 代维故障修复时长与客户期望差距较大 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 哈密移动家庭互联网服务质量项目管理方案及应用 |
| 4.1 宽带服务质量问题结合项目管理的解决方案 |
| 4.1.1 家客建设周期解决方案 |
| 4.1.2 家客建设中薄覆盖小区解决方案 |
| 4.1.3 制定集团客户专项代维标准,建立符合政企要求的建维队伍 |
| 4.2 建立以支局为单位的装维精细化管理格局 |
| 4.2.1 装、维工作实施网格精细化管理形成背景 |
| 4.2.2 推进支局制组织架构改革,明确网格化装、维管理的组织保障基础 |
| 4.2.3 装维网络划分后赋予网格资源调度能力,使其能便捷响应客户服务需求 |
| 4.2.4 提升人员服务技能水平 |
| 4.2.5 收入激励与考核并重提升代维人员服务质量管理 |
| 4.2.6 基础网络覆盖基础差的相关服务能力提升 |
| 4.2.7 规范服务时限考核指标,提升服务质量 |
| 4.2.8 提高代维人员待遇,提升代维人员素质 |
| 4.2.9 考核落实 |
| 4.2.10 代维联动,提升服务效率 |
| 4.3 服务质量管理解决方案运行后的效果 |
| 4.3.1 服务质量管理解决方案运行后装维时限、故障处理时长均得到改善 |
| 4.3.2 服务质量管理解决方案运行后家客万投比得到改善 |
| 4.3.3 服务质量管理解决方案运行后当日服务承诺达标率得到改善 |
| 4.3.4 解决方案下一步应用推广建议 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 哈密移动家庭互联网质量管理的保障措施 |
| 5.1 优化移动家庭互联网服务质量管理的政策建议 |
| 5.1.1 加强网络维护建设,筑牢互联网服务质量的基础 |
| 5.1.2 克服市场环境的不利因素,确保资源投入重点保障家庭互联网服务质量 |
| 5.2 打造持续成长、健康稳定的装维体系 |
| 5.2.1 装维人员的未来定位 |
| 5.2.2 创收和服务质量的均衡 |
| 5.2.3 成本支出收益最大化 |
| 5.2.4 创收和服务质量的均衡 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于边缘计算的移动群智感知执行优化机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究意义与目的 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 基于边缘计算的群智感知任务调度机制 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 移动群智感知过程分析 |
| 2.3 随机过程分析及感知效率优化算法 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向计算任务卸载的群智感知网络流调度机制 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 面向感知数据计算卸载的边缘网络调度模型与算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于用户移动特征的群智感知数据收集方法 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于乘客移动特征的边缘服务部署模型与算法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A攻读学位期间发表的学术论文 |
四、移动用户中移动技术个人使用率上升（论文参考文献）
- [1]边缘计算环境下面向无线城域网的服务迁移关键技术研究[D]. 刘锡华. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]基于权限的移动应用程序隐私风险量化[J]. 朱敏杰,叶青青,孟小峰,杨鑫. 中国科学:信息科学, 2021(07)
- [3]移动互联网的内容缓存与边缘计算关键技术研究[D]. 陈星延. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]第三方移动支付对商业银行中间业务盈利水平影响的实证研究[D]. 张艺凡. 山东大学, 2021(02)
- [5]区块链网络中的数据存储、访问控制及计算资源优化[D]. 刘同来. 广东工业大学, 2021(08)
- [6]多主体交互视角下移动医疗用户行为演进研究[D]. 王鹏民. 山东科技大学, 2020(06)
- [7]基于移动学习视域的汉语学习APP应用分析与调查研究[D]. 陈黛瑶. 山东大学, 2020(10)
- [8]国内移动互联网隐私保护风险与隐私安全重建路径研究 ——以三类下载量前十的应用为例[D]. 张晓雅. 南京师范大学, 2020(03)
- [9]网络融合背景下哈密移动家庭互联网服务质量管理研究[D]. 史小龙. 南京邮电大学, 2019(03)
- [10]基于边缘计算的移动群智感知执行优化机制[D]. 侯海翔. 华中科技大学, 2019(03)