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基于多维特征分析的移动社会网络消息传输

发布时间:2018-05-06 10:53

  本文选题:移动社会网络 + 延迟容忍网络 ; 参考:《计算机研究与发展》2017年02期


【摘要】:基于延迟容忍特征,移动社会网络采用"存储—运载—转发"模式在节点之间进行消息传输.如何选定合适的中继节点进行消息的高效传输是当前研究中备受关注的热点问题.从不同的角度对网络中的多维社会特征展开分析.首先,根据节点间的交互关系,确定节点间社会关系模型;其次,依据网络拓扑给出了邻居集合和本地社区的定义,提出了一种移动社会网络的本地社区划分方法,进而建立了节点间的社区关系;然后,基于节点间的行为特征给出了节点活跃度定义,通过PageRank算法获得节点的多维属性特征PR值,并利用PR值给出节点间传输值,从而获得节点的不同传输效用值.在此基础之上,综合考虑节点社区关系和节点的不同传输效用值,设计并实现了移动社会网络的消息传输算法.实验表明,算法在传输成功率、传输冗余率、平均延时等多个方面具有优势.
[Abstract]:Based on the delay tolerance feature, the mobile social network uses the "storage-carrier-forward" mode to transmit messages between nodes. How to select appropriate relay nodes to transmit messages efficiently is a hot issue in current research. The multi-dimensional social characteristics in the network are analyzed from different angles. Firstly, according to the interaction between nodes, the social relationship model between nodes is determined. Secondly, according to the network topology, the definition of neighborhood set and local community is given, and a local community partition method of mobile social network is proposed. Then, the community relationship between nodes is established, and then, based on the behavior characteristics of nodes, the definition of node activity is given, and the multi-dimensional attribute characteristic PR value of nodes is obtained by PageRank algorithm, and the transmission value between nodes is given by PR value. The different transmission utility values of the nodes are obtained. On this basis, the message transmission algorithm of mobile social network is designed and implemented considering the community relationship of nodes and the different transmission utility values of nodes. Experiments show that the algorithm has advantages in many aspects, such as transmission success rate, transmission redundancy rate, average delay and so on.
【作者单位】: 东南大学计算机科学与工程学院;计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学);
【基金】:国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2010CB328104) 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2013AA013503) 国家自然科学基金项目(61272531,61202449,61272054,61370207,61370208,61300024,61320106007,61472081) 江苏省网络与信息安全重点实验室基金项目(BM2003201) 江苏省科技计划基金资助项目(SBY2014021039-10)~~
【分类号】:TP393.09

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本文编号:1852025


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