移动社交网络中基于马尔科夫模型的信息搜索算法的研究
发布时间：2017-03-30 09:06
本文关键词：移动社交网络中基于马尔科夫模型的信息搜索算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：移动社交网络(Mobile Social Network)是容迟网络(Delay Tolerant Networks,DTNs)的一个应用。移动社交网络是通过手机、蓝牙、pad等各种便携移动通信设备而在虚拟网络空间里形成的一种人际关系网络。随着互联网的快速发展,尤其是随着3G技术的成熟、4G技术的到来以及智能手机的普及,移动社交网络用户数量逐年增多,带动了移动互联网的快速发展。当今社会,人们每天甚至每时每刻都在与信息打交道。信息在社会生活的中的作用日益重要,如何快速有效地搜索信息是现代人才必须掌握的技能。最近,对信息搜索算法的研究是移动社交网络中的一个热门话题。本文中,首先研究了移动社交网路的发展由来、移动社交网络与社交网络的区别和联系、移动社交网络的基本特点、移动社交网络常见的几种类型以及移动社交网络中几种典型的信息搜索算法。接着,介绍了马尔科夫链的预备知识、离散时间和连续时间的马尔科夫链、马尔科夫链的预测方法、马尔科夫链的稳态分布以及马尔科夫链的应用。最后,提出了移动社交网络中一个新颖的三跳信息搜索算法(QFD)。该算法把信息的查询分为两个阶段,查询阶段和反馈阶段。首先,查询源节点委托邻居作为查询代表去目的社区查询信息。然后,查询代表到达目的社区并获得相关信息后,再委托他周围的邻居反馈给查询源节点。我们用半马尔科夫的链模型预测节点的移动性和未来的位置。在查询阶段,选择查询概率较高的节点作为查询节点,并提出首达时间的概念。在反馈阶段,选择比查询节点反馈概率较高的节点作为反馈节点。通过仿真实验,结果显示该算法与现有的算法相比,不仅提高了信息搜索概率而且减小了拷贝数目。
【关键词】：数据查询 移动社交网络 马尔科夫链 用户移动性 信息搜索
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O211.62;TP393.09;TN929.5
【目录】：
- 致谢7-8
- 摘要8-9
- ABSTRACT9-14
- 第一章 绪论14-20
- 1.1 课题的研究背景14
- 1.2 DTN网络的相关概述14-15
- 1.3 DTN网络的性能15-18
- 1.3.1 DTN网络的特点15-17
- 1.3.2 DTN网络的应用17-18
- 1.4 研究现状与主要任务18-19
- 1.5 研究的目的及意义19
- 1.6 本文的组织结构19-20
- 第二章 移动社交网络的研究现状20-28
- 2.1 移动社交网络的由来20-21
- 2.2 移动社交网络用户的基本特征21-23
- 2.3 移动社交网络常见的几种类型23-24
- 2.4 移动社交网络中几种典型的信息搜索算法24-27
- 2.4.1 Epidemic算法25
- 2.4.2 Greedy Total算法25-26
- 2.4.3 DelQue算法26-27
- 2.5 移动社交网络的发展未来27
- 2.6 本章小结27-28
- 第三章 马尔科夫链28-35
- 3.1 离散时间的马尔科夫链28-31
- 3.1.1 离散时间Markov链的定义28
- 3.1.2 转移概率矩阵和n步转移概率28-29
- 3.1.3 Chapman-Kolmogorov方程29
- 3.1.4 Markov链的状态分类29-31
- 3.1.5 平稳分布31
- 3.2 连续时间的马尔科夫链31-32
- 3.2.1 连续时间Markov链的定义31-32
- 3.2.2 转移概率矩阵32
- 3.2.3 Chapman-Kolmogorov方程32
- 3.3 马尔科夫链的应用32-33
- 3.4 本章小结33-35
- 第四章 DTNs网络中一种基于查询代表和反馈代表的信息搜索算法35-46
- 4.1 引言35-36
- 4.2 模型36-38
- 4.2.1 网络模型和假设36-37
- 4.2.2 离散时间齐次的半马尔科夫模型37-38
- 4.2.3 地理社区下的稳态概率分布38
- 4.3 查询代表和反馈代表算法38-41
- 4.4 模拟仿真和性能评估41-45
- 4.4.1 QFD与其他算法的性能比较41-42
- 4.4.2 λ值对QFD算法性能的影响42-43
- 4.4.3 p值对QFD算法性能的影响43-45
- 4.5 本章小结45-46
- 第五章 总结与展望46-47
- 参考文献47-50
- 攻读硕士学位期间学术活动及成果情况50
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本文编号：276719
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