基于动态数据分析的机会性内容分发策略研究

发布时间：2017-10-20 16:10

  本文关键词：基于动态数据分析的机会性内容分发策略研究

  更多相关文章： 机会网络 数据分析 内容分发策略 中心服务器

【摘要】：机会网络是一种异于传统网络的网络体系结构,它以“存储-携带-转发”的工作模式,利用节点移动带来的通信机会实现数据传输。然而,由于网络拓扑变化快,使得机会网络存在消息传输延时较大、投递成功率较低等问题。这些问题限制了用户体验,制约了机会网络应用的进一步发展。随着应用场景的改变以及网络设施的改善,机会网络场景中加入了基站、热点和服务器等实体,以提高整个内容分发效率。近年来,随着手持智能设备的普及,机会网络的研究热点转向了结合社会网络理论研究手持设备组网、大数据转发与数据分流、与集中式网络结合的混合应用系统等。本文以大数据内容分发应用为场景,提出中心服务器内容分发模型,利用中心服务器的全局信息设计内容分发策略以提高分发效率。论文主要工作包括：设计中心服务器内容分发模型,该模型是基于机会网络的设备对等直连应用模型,利用中心服务器、蜂窝网络和机会网络的三层结构,中心服务器负责数据分析和分发控制,通过蜂窝网络进行小数据量的控制信息传输,机会网络实现大数据量的内容分发。用于中心服务器分析的数据来源于本校网络真实使用数据,从节点的移动反映人类活动规律,而人类活动存在固有的周期性与社会性的假设出发,通过对历史数据的统计分析,为每个物理位置选择连通性强和活跃性高的节点作为该位置上的辅助转发节点。实验证明,有效利用辅助转发节点能够在保证快速扩散的同时降低散发过程中的盲目性,提高内容分发效率。针对辅助转发节点数量和存储容量的限制,利用目标节点与辅助节点在位置上的重叠性,加强辅助节点选择时的限制条件,同时加入转发终止机制,当目标节点收到内容后,其它拥有该内容的节点在与服务器交互时及时获知并移除该内容,以达到缓解存储的目的。最后,通过ONE仿真平台进行仿真实验,实验结果表明优化后的内容分发策略在节点存储压力较大时有较好表现。
【关键词】：机会网络 数据分析 内容分发策略 中心服务器
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.02
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-13
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 研究目标及主要工作11-12
• 1.3 论文的组织结构12-13
• 第二章 研究现状13-19
• 2.1 真实环境数据采集13-14
• 2.1.1 基于Access Point连接的数据集13
• 2.1.2 基于用户直连的数据集13-14
• 2.1.3 基于定位系统的数据集14
• 2.2 机会网络内容分发策略14-17
• 2.2.1 基于副本拷贝的内容分发策略14-15
• 2.2.2 基于历史数据预测的内容分发策略15-16
• 2.2.3 基于社会属性的内容分发策略16-17
• 2.3 机会网络应用场景17-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 中心服务器内容分发模型19-24
• 3.1 中心服务器模型概述19-20
• 3.2 订阅-发布与兴趣匹配20-22
• 3.2.1 订阅-发布机制概述21
• 3.2.2 兴趣匹配21-22
• 3.3 辅助内容分发过程22-23
• 3.4 本章小结23-24
• 第四章 真实环境数据采集与分析24-37
• 4.1 SEU-WLAN数据集24-28
• 4.1.1 数据预处理24-27
• 4.1.2 相遇记录集生成27-28
• 4.2 基础统计信息28-31
• 4.2.1 用户接入空间分布统计28-30
• 4.2.2 用户接入时间分布统计30-31
• 4.3 节点行为特性分析31-36
• 4.3.1 节点规律性分析31-32
• 4.3.2 节点相遇情况分析32-35
• 4.3.3 节点活跃性分析35-36
• 4.4 本章小结36-37
• 第五章 基于动态数据分析的机会性内容分发策略37-46
• 5.1 内容分发策略设计37-41
• 5.1.1 辅助转发节点选择37-39
• 5.1.2 DDA(Dynamic Data Analysis)内容分发策略39
• 5.1.3 仿真结果与分析39-41
• 5.2 辅助转发节点优化选择41-44
• 5.2.1 辅助节点组优化42-43
• 5.2.2 仿真结果与分析43-44
• 5.3 本章小结44-46
• 第六章 总结与展望46-48
• 6.1 论文工作总结46-47
• 6.2 展望47-48
• 参考文献48-51
• 致谢51-52
• 硕士期间发表论文52

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本文编号：1068092