认知物联网IoT：认知系统和互联网组合
认知数据来源：物理世界（互联网提供大量数据）、虚拟世界（社交网络和移动计算）
人群感知Crowd-Sensing：大量人群通过移动设备无意识地收集和传输数据
数据库：数据量大volume、数据变化快velocity、数据种类多variety、真实性veracity、价值性value
传统数据：最小化数据内容和结构冗余（RDMBS）
认知数据：传感器检测和收集的环境数据、网络社交数据、可穿戴设备收集的生理数据
认知数据的处理水平超过了关系数据库的处理能力
认知系统的作用是解释数据的意义，提高隐含的认知智能，并将其转化为人类可读的形式。
结构化数据：有预定义的长度和格式，元数据、视图和词汇表是清晰的（关系数据库，传感器，仪表数据），数据库可以存储的数据
非结构化数据：没有特定的结构或语义，语义需要通过NLP提取（文本文件、邮件、网站、媒体、图像、声音）
半结构化数据：XML、JSON
数据来源source：日志Log、传感器Sensor、网络爬虫Web Crawler
数据存储storage：分布式文件系统，分布式数据库
数据清洁cleaning：检查数据格式、完整性、合理性、约束
数据聚合integration：将不同源的数据聚合到统一的视图里
物联网最终目标就是将物理世界和虚拟世界合并。
物联网传感技术IoT Sensing Techniques：RFID（无人售货）、传感器、无线传感器、传感器网络、GPS
PAN/WPAN：个人局域网，USB接口连接电脑、蓝牙等
LAN/WLAN：局域网，同一建筑内的多个电脑或打印机，以太网LAN、路由器
MAN/WMAN：城域网，跨越城市
WAN/WWAN：广域网，最大的网络类型，
WSN（传感器网络）、M2M、BAN（传感器嵌入人体）、CPS
用户形成密集的移动传感器网络，传感器网络使用移动设备传感器获取数据，然后用移动互联网进行协作。
来源：传感器科技、移动智能手机、APP商店、云平台
参与感知Participatory sensing、社会感知Social sensing、众包Crowdsourcing
人群感知通过用户的移动性和位置信息，收集数据
被动或间接参与、数据精度依赖的传感算法、隐私保护机制
用户积极参与（准确）、容易受到主观意识干扰
