命名数据网络下基于K-medoids的簇内Hash路由机制
本文选题:命名数据网络 + 层次簇 ; 参考:《电子学报》2017年10期
【摘要】:命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是以内容为中心的新型网络架构,其随处缓存策略存在缓存冗余过多、邻居缓存利用率低等问题,导致缓存空间的浪费及缓存效率的低下.本文提出的融合沿路径非协作和路径外协作的缓存路由机制(K-Medoids Hash Routing,KMHR),使用K-medoids算法选取层次簇内的中心点,并针对不同流行度的内容分别采用Hash路由及最短路径路由,保证簇内高流行度内容的精确定位和唯一性,降低缓存冗余,提高缓存效率.通过真实网络拓扑仿真得出,KMHR机制具有最低的请求时间、最优的路由增益和较少的缓存内容数量.
[Abstract]:Named data Network (NDN) is a new content-centric network architecture, which has many problems such as excessive cache redundancy and low utilization of neighbor cache, which leads to the waste of cache space and the low efficiency of cache. This paper proposes a buffer routing mechanism, K-Medoids Hash routing algorithm, which combines non-collaboration along paths and out-of-path collaboration. K-medoids algorithm is used to select the center points in hierarchical clusters, and Hash routing and shortest path routing are used for different popular content, respectively. Ensure accurate location and uniqueness of high popularity content in cluster, reduce cache redundancy and improve cache efficiency. The real network topology simulation shows that the KMHR mechanism has the lowest request time, the optimal routing gain and the less amount of cached content.
【作者单位】: 北京交通大学电子信息工程学院;
【基金】:国家973重点基础研究发展规划(No.2013CB329100) 国家自然科学基金重点项目(No.61232017)
【分类号】:TP393.02
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,本文编号:2019435
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