wlw大作业要求

大作业内容及格式要求一、大作业内容结合如下题材，自拟题目，多方面收集资料撰写一篇物联网相关的技术分析论文，题材包括：1、物联网安全相关2、物联网通信相关3、物联网感知技术相关4、物联网数据处理及存储技术相关5、物联网国内外研究综合6、物联网最新的技术（2013-2015年）7、物联网最新的应用（2013-2015年）二、内容应包含1、所论述内容的国内外研究现状2、所论述内容主要的解决思路和方法3、物联网中该问题的主要特点和实现机制4、结合一具体的算法（方法）论述在物联网中的实现过程，可有流程图表述5、现有方法的不足及以后的发展趋势6、总结及分析三、具体要求1、需包含有8-10篇参考文献，且文献在正文中有具体引用，参考文献格式按照给定的参考格式来写2、论文名称自拟，论文格式参考给定的格式，格式附后3、论文字数不少于6000字4、论文内容避免重复，大家先拟定准备写的内容，在第10周上课时，就准备写的内容和题目进行大致的介绍，对重复的进行修正5、没有经过讨论的大作业提交无效没有成绩6、杜绝抄袭，如出现互相抄袭，或和网上搜索到的文章资料，雷同率超过论文内容的40%，本门课程不及格7、打印稿“左侧”装订四、提交时间和地点12周周二（5月26日）晚上9-10节，提交至信息楼四层基础七，逾期不交视为放弃选修电子版在此日前，提交至第11周上课时通知的提交地址论文名称摘要: 摘要部分关键词: 关键字3-5个，中间用分号分割论文英文名称Abstract：英文摘要Key Words: 英文关键字概述部分1国内外研究现状1.1##################################[1]################## #################################1.2######################################################### ######################[2]#################### #########################2主要的解决思路和方法######################[3]################ ############################################# #########################2.1##########################################[4]################ ############################################# #########################2.2###############################################[5]############## ############################################# ######################### 3物联网中该问题的主要特点和实现机制####################[6]################## ############################################# #########################3.1############################################################# ############################################# ######################3.2############################################################# ############################################# ######################4基于###方法的实现机制####################[7]################## ############################################# #########################4.1############################################################# ############################################# ######################4.2#######################################[8]################### ############################################# #########################5不足及以后的发展趋势##################[9]#################### ############################################# #########################5.1#####################################[10]#################### ############################################# ##########################5.2############################################################# ############################################# ######################6总结及分析######################################### ############################################# ######################参考文献：[1]Tveit A. Peer-to-peer based recommendations formobile commerce[C]// Proceedings of the FirstInternational Mobile Commerce Workshop, 2001:26–29. [2]孙雨,张霞,丛枫.基于P2P网络的协同过滤推荐算法的研究与实现[J].小型微型计算机系统,2006,27(3):417-420.Sun Y, Zhang X, Cong F. Research andimplementation of collaborative filteringrecommendation algorithm based on P2P network[J]. Mini Micro Systems, 2006, 27(3): 417-420. [3]Yuan FY,Liu J.A novel collaborative filteringmechanism for product recommendation in P2Pnetworks[C]//3rd IEEE International Conferenceon Signal Image Technologies and Internet BasedSystems, December ,2007:254-261.[4]Xie B, Han P, et al. DCFLA:A distributedcollaborative-filtering neighbor-locating algorithm[J].Information sciences, 2007, 177(6):1349 -1363.[5]Berkovsky S, Kuflik T,Francesco R. Distributedcollaborative filtering with domain specialization[C]//RecSys'07: 2007 1st ACM Conference onRecommender Systems,october, 2007: 33-40. [6]Ruffo G,Schifanella R.Evaluating peer-to-peerrecommender systems that exploit spontaneousaffinities[C]// 2007 ACM Symposium on AppliedComputing,march,2007: 1574-1578.[7]Han P, Xie B, Yang F, Shen R M. A scalable P2Precommender system based on distributedcollaborative filtering[J]. Expert Systems withApplications, 2004,27 (2):203-210.[8]Lathia N,Hailes S,Capra L.The effect ofcorrelation c oefficients on communities ofrecommenders[C]//Proceedings of the 2008 ACMsymposium on Applied computing,2008:2000-2005.[9]Berkovsky S, Kuflik T,Francesco R. EnhancingPrivacy while Preserving the Accuracy ofCollaborative Filtering[C]//RecSys'07: 2007 1stACM Conference on Recommender Systems,October,2007:97-104.[10]Miller B, Konstan J, Rledl J. PocketLens: Towarda Personal Recommender System. ACMTransactions on Information Systems, 2004,22(3): 464–465。