马瑞兴
广西职业师范学院 530007
摘要：信息交互是物联网应用与服务的基础，同时也是物联网“物物互联”的最终目的。随着中国科学技术水平的不断提升,物联网的相关研究也越来越受到社会各界的关注，其中传统的无限传感器网络为核心的感知网络成为最为重要的研究之一，并且信息感知和交互层面的方面也取得了一定的成就。因此本篇文章将首先探讨物联网信息交互与数据感知方面的最新研究进展。其中信息交互方面则主要提出物联网信息交互的基本模型，并总结出信息交互涉及到的主要技术。数据感知方面主要研究数据收集、清洗两个方面的内容，梳理归纳数据获取和处理的主要方式。在文章结尾主要提出物联网信息感知与交互技术发展面临的问题和挑战，并对未来的发展方向做出展望。
关键词：大数据物联网；信息交互；数据感知
对于中国的互联网行业而言，物联网的出现和发展可以说是一项具有创新性的变革[1]。物联网是一种以互联网为基础的网络，其目的是将在现实中存在的一切事物和互联网连接起来从而实现万物互通。物联网的出现极大便利了日常生活和生产中的信息交互，让万物和人之间的信息交流变得频繁且简单。物联网的基本特点是信息的全面感知，并且其能够将信息进行可靠的传输，并在一定的指令下进行智能化的处理。信息感知是物联网的基本功能之一[2]。然而信息感知的过程中却存在着某些不确定性。这些不确定性主要可以体现在六个方面。首先是信息的不统一性。不同性质的感知信息的形式和内容都存在一定的差别。第二点是不一致性，第三点是不准确性，第四点是不连续性，第五点和第六点分别是不全面性和不完整性。在面对冗余的感知信息时，物联网只有将数据进行不断的清洗才能够在保证数据感知的效率和信息交互的效率。
1.大数据物联网信息交互与数据感知的重要意义
中国社会和科技水平的不断提升，让数据成为一种社会生产的副产品，而不是虚拟的事物[3]。数据可以经过多次加工后成为崭新的事物，经过不断的发展从而体现出更多的价值，由此成为一种社会生产资料。第三次工业革命的发展主要是在互联网领域。随着第三次革命的不断向前推进，人类处理和存储数据的能力获得了极大的提升，但是与此同时需要注意的是，数据生产的速度仍旧远远超过了人类存储数据的能力。因此大数据的本质不仅是单纯的冰冷的数字，而是成为了一种能够参与到社会发展中的生产资料。人类透过大数据能够捕捉到各式各类的有效信息，从而帮助人类更清楚地认知世界并改造世界。
2.大数据物联网的信息交互
2.1信息交互的模型
大型信息系统的人机在进行交互的过程中需要依据相关的模型。具体而言，这个信息交互模型认为信息交互需要由三个基础的对象进行有效交流才能够完成，这三个基础对象分别是用户、系统以及交互的内容。用户使用信息交互系统的目的在于提升获取信息的效率，因此用户必须通过信息交互的系统才能够达到这一目的。
在这一基础的信息交互模型的基础上，如果想要将其应用到物联网中需要将信息交互系统进行相应的变革。经过变革的信息交互模型能够有效提升信息交互的效率，使用者也能够更加便利地获取自己感兴趣的信息。在经过改良的信息交互模型中也存在着主要的三个部分，分别是用户、网络和内容。不同于传统的信息交互模型，此处的用户是指广泛的用户，不仅指使用传统人机交互的用户，还指包括汇聚节点、簇头节点、路由节点和一般网络节点在内的用户。在物联网的信息交互模型中也存在着一个系统，这一系统主要是指感知网络自身。这一系统不但包括了信息的感知单元，还包括了运算和存储的单元以及能量单元。这些单元共同构成了物联网的整个网络系统。从本质上而言，物联网的信息交互模型实际上就是有广泛意义上的用户和网络以及内容三者共同组成并相互作用的系统，在系统运转的过程中，完成了物联网的信息交互。
2.2用户与网络的信息交互
用户和网络系统之间也存在着交互的过程。这种交互主要是指用户利用网络的接口、命令和功能去执行一系列的网络任务。比如，路由构建、状态监测、代码分发和程序执行等等。这些网络任务的执行都能够通过信息交互完成，节约了时间并且提升了信息交互的效率。无论是何种类型的应用都无法离开用户和网络的信息交互。比如信息感知中的数据收集和数据压缩都是听过网络的感知功能运算功能和传输功能去捕获信息的过程。
2.3网络与信息内容的交互
网络与内容之间的信息交互主要是指基于网络基础设施的内容生成和呈现，包括感性数据的组织和存储，以及高层语义信息的数据聚合和数据融合。信息意识部分介绍了网络数据处理的相关技术。下面主要分析感知数据在网络中的存储和组织技术。根据数据在网络中的存储位置，数据存储方式可分为外部存储和本地存储。外部存储是指在节点收集和存储所有传感器数据汇聚到相关的节点中并存储，而本地存储则将感知数据保存在感知节点本地。网络和信息内容的交互让网络成为信息汇集的工具和载体，让信息的呈现更加智能化。
3.大数据物联网的数据感知
3.1数据的收集
所谓的数据收集实际上是指感知数据从感知节点汇集到汇聚的过程。在收集数据的过程中需要注意数据要具有可靠性。具体而言，数据在进行传输的过程中不能够获得损失，否则有可能会影响后续的数据分析。总而言之，数据收集的关键点在于数据的收集。
3.2数据的清洗
在完成高质量的数据收集之后，需要进行的步骤是数据的清洗。所谓数据清洗主要是指将收集到的无用数据和脏数据去除，以此来保证数据的有效性。根据感知数据的变化规律和时空相关性，一般采用概率统计、近邻分析和分类识别等方法，在感知节点、整个网络或局部网络实现数据清洗。
4.结语
物联网信息交互和数据感知方面涉及到庞大的研究体系。物联网信息交互和数据感知的发展无法脱离每个环节的研究，只有掌握信息交互和数据感知的最新科技才能够成功解决物联网存在的问题。
参考文献
[1]王玉龙,高安迪,孟琨泰.大数据与物联网的关联及应用初探[J].南方农机,2020,51(13):171.
[2]魏伟.时空大数据与云平台建设[J].集成电路应用,2020,37(07):114-115.
[3]李明皓,刘晓伟,于杨,赵彬.大数据物联网信息交互与数据感知[J].机械设计与制造,2017(11):263-265.